ما هي الأخطاء الشائعة التي واجهتها أثناء عملية بناء Pytorch

1. أخطاء الشكل: تحدث هذه عندما لا يتطابق شكل بيانات الإدخال مع الشكل المتوقع للطبقة في النموذج. على سبيل المثال ، إذا كانت بياناتك في شكل `[1]` ولكن الطبقة الأولى تتوقع شكلًا مختلفًا ، فستواجه خطأ في الشكل. لإصلاح ذلك ، تأكد من إعادة تشكيل بيانات الإدخال لمطابقة توقعات النموذج [1] [2].

2. أخطاء الجهاز: تحدث هذه عندما يكون النموذج والبيانات على أجهزة مختلفة (على سبيل المثال ، نموذج على GPU والبيانات على وحدة المعالجة المركزية). تأكد من نقل كل من النموذج والبيانات إلى نفس الجهاز باستخدام طرق مثل `model.to (device)` و `data.to (device)` حيث `device` هو إما "وحدة المعالجة المركزية" `أو" cuda "` `` `` `` `` `` `` `` `` `` `` `` `` `` `` `` `` [2].

3. أخطاء نوع البيانات: تحدث هذه عندما تتطلب العملية نوع بيانات مختلف عن ما توجده البيانات حاليًا. نوع البيانات باستخدام طرق مثل `data.type (torch.int64)` [1] [2].

4. أخطاء التثبيت: تشمل مشكلات التثبيت الشائعة صراعات الإصدار ، ومشكلات التبعية ، ومشاكل توافق CUDA. تأكد من أن إصدار Python وإصدار CUDA متوافقان مع Pytorch. استخدم بيئة افتراضية لعزل التبعيات والتحقق من أي جدار حماية أو مشكلات بالوكالة قد تمنع التثبيت [5].

5. أخطاء تحميل FBGEMM: غالبًا ما ترتبط بعدم التوافق بين إصدارات CUDA و Pytorch على Windows. يمكن أن يؤدي إلغاء تثبيت وإعادة تثبيت الإصدارات المتوافقة إلى حل هذه المشكلة [4].

6. أخطاء torch.compile: عند استخدام `torch.compile` لتحسينات الأداء ، يمكن أن تنشأ المشكلات بسبب الكود غير المدعوم أو فواصل الرسم البياني. تجنب استخدام وظائف غير مدعومة أو تصميمات IF المعتمدة على البيانات داخل الكود المترجم. استخدم أدوات تصحيح الأخطاء والحلول المقدمة في وثائق Pytorch لمعالجة هذه القضايا [3].