NeuralProphetのコードのエラー(TypeError, 'auto_lr_find')に対する質問

Question

実現したいこと

現在NeuralProphetでの需要予測を行っています。そこで下記エラーが発生したのですが、上手く挙動するようにしたいです。

前提

数日前に下記コードを書き上手く挙動しました。そこからコード自体は何も変えていないのですが、現在エラーが出てしまい、なぜエラーが出たのかよく分かっていない状況です。
・実行環境 google labratory (python version : Python 3.9.16)
.neuralprophet version : 0.5.3rc0

発生している問題・エラーメッセージ

TypeError　Traceback (most recent call last)
<ipython-input-82-d72b64df8976> in <module>
     35 #予測
     36 set_random_seed(42)
---> 37 metric = m.fit(train,freq="D")
     38 future = m.make_future_dataframe(train, periods=550)
     39 forecast = m.predict(future)

3 frames
/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/pytorch_lightning/utilities/argparse.py in insert_env_defaults(self, *args, **kwargs)
     67 
     68         # all args were already moved to kwargs
---> 69         return fn(self, **kwargs)
     70 
     71     return cast(_T, insert_env_defaults)

TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'auto_lr_find'

該当のソースコード

#パラメータ設定
#各変数には適切な数値、(True,False)が入っています。
params ={
    "change_range" : change_range,
    "change_point" : change_point,
    "trend_reg" : trend_reg,
    "yearly" : yearly,
    "weekly" : weekly,
    "daily" : daily
}
#NeuralProphetへの適用
m = NeuralProphet(
        changepoints_range = params["change_range"],
        n_changepoints = params["change_point"],
        trend_reg = params["trend_reg"],
        yearly_seasonality = params["yearly"],
        weekly_seasonality = params["weekly"],
        daily_seasonality = params["daily"],
        epochs = None,
        batch_size =  None,
        seasonality_mode = 'additive')

#NeuralProphet用のデータセットの設定
querystr = "product_name == '" + ref_pn + "'"
df_target = df_company1.query(querystr)
df_target = df_target[["order_date","quantity"]]
df_target = df_target.query("order_date <= '2017-12-31'")
data = df_target.rename(columns={'order_date': 'ds', 'quantity' : 'y'})
#訓練データと検証データの設定
train = data[data['ds'] <= '2016-12-31']
valid = data[(data['ds'] >= '2017-01-01')&(data['ds'] <= '2017-12-31')]

#予測
set_random_seed(42)
metric = m.fit(train,freq="D")
future = m.make_future_dataframe(train, periods=550)
forecast = m.predict(future)
#予測データセット pred
pred = forecast[['ds','yhat1']]

#MAE計算
valid_y = valid['y'][-len(valid):]
forcast_y = pred[:period]['yhat1']
MAE = mean_absolute_error(valid_y,forcast_y)

試したこと

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

初めての質問なので何か補足すべき点があれば言っていただければと思います。
よろしくお願いします。

Answer 1

try pytorch-lightning==1.8, it works for me

Comments

[S_A86g75]

Thank you for advice.
Could you paste your code,if it's possible?
I do not have idea how to use that library yet.

[S_A86g75]

Excuse me, I installed pytorch-lightning==1.8 and it worked.
My code is not compatible with pytorch-lightning of present NeuralProphet version beause updating pytorch-lightning.
When I'm free, I want to read document or sorce.

Thank you for advice!