Jaké jsou běžné chyby, s nimiž se setkává během procesu sestavení Pytorch

1. Chyby tvaru: k nim dochází, když tvar vstupních dat neodpovídá očekávanému tvaru vrstvy v modelu. Například, pokud jsou vaše data ve tvaru `[1]`, ale první vrstva očekává jiný tvar, narazíte na chybu tvaru. Abychom to vyřešili, ujistěte se, že vstupní data jsou přetvořena tak, aby odpovídala očekáváním modelu [1] [2].

2. Chyby zařízení: K tomu dochází, když jsou model a data na různých zařízeních (např. Model na GPU a data na CPU). Ujistěte se, že jak model, tak data jsou přesunuty do stejného zařízení pomocí metod jako `model.to (zařízení)` a `data.to (zařízení)` kde `zařízení` je buď` "CPU" `nebo` "Cuda" ` [2].

3. Chyby datového typu: k nim dochází, když operace vyžaduje jiný datový typ, než jaké jsou data v současné době. Typ dat pomocí metod jako `Data.type (Torch.int64)` [1] [2].

4. Chyby instalace: Běžné problémy s instalací zahrnují konflikty verzí, problémy s závislostí a problémy s kompatibilitou CUDA. Ujistěte se, že verze Python a verze CUDA jsou kompatibilní s Pytorch. Pomocí virtuálního prostředí izolujte závislosti a zkontrolujte jakékoli problémy s firewallem nebo proxy, které by mohly blokovat instalaci [5].

5. Chyby zatížení FBGEMM: Často souvisejí s nekompatibilitou mezi verzemi CUDA a Pytorch ve Windows. Odinstalace a přeinstalování s kompatibilními verzemi může tento problém vyřešit [4].

6. Torch.compile chyby: Při použití `Torch.compile` pro vylepšení výkonu mohou nastat problémy v důsledku nepodporovaného kódu nebo zlomů grafů. Vyvarujte se nepoužívání nepodporovaných funkcí nebo dat závislých if-statementů v kompilovaném kódu. K vyřešení těchto problémů použijte nástroje a řešení ladění a řešení poskytnutá v dokumentaci Pytorch [3].