Wat zijn de gemeenschappelijke fouten die worden aangetroffen tijdens het Pytorch -buildproces

1. Vormfouten: deze treden op wanneer de invoergegevensvorm niet overeenkomt met de verwachte vorm van een laag in het model. Als uw gegevens bijvoorbeeld in de vorm zijn `[1]` maar de eerste laag verwacht een andere vorm, zult u een vormfout tegenkomen. Om dit op te lossen, zorgt u ervoor dat de invoergegevens worden hervormd om overeen te komen met de verwachtingen van het model [1] [2].

2. Apparaatfouten: deze gebeuren wanneer het model en de gegevens zich op verschillende apparaten bevinden (bijv. Model op GPU en gegevens op CPU). Zorg ervoor dat zowel het model als de gegevens naar hetzelfde apparaat worden verplaatst met behulp van methoden zoals `model.to (apparaat)` en `data.to (apparaat)` waar `apparaat` of ofwel` "cpu" `of` "cuda" `is [2].

3. DataType -fouten: deze doen zich voor wanneer de bewerking een ander gegevenstype vereist dan waar de gegevens zich momenteel in bevinden. Gegevenstype met behulp van methoden zoals `data.type (Torch.int64)` [1] [2].

4. Installatiefouten: veel voorkomende installatieproblemen omvatten versconflicten, afhankelijkheidsproblemen en CUDA -compatibiliteitsproblemen. Zorg ervoor dat de Python -versie en CUDA -versie compatibel zijn met Pytorch. Gebruik een virtuele omgeving om afhankelijkheden te isoleren en controleer op problemen met firewall of proxy die de installatie kunnen blokkeren [5].

5. FBGEMM -laadfouten: deze zijn vaak gerelateerd aan incompatibiliteit tussen CUDA- en PYTORCH -versies op Windows. Uitstappen en opnieuw installeren met compatibele versies kan dit probleem oplossen [4].

6. Torch.compile -fouten: bij het gebruik van `Torch.comPile` voor prestatieverbeteringen kunnen problemen ontstaan ​​door niet -ondersteunde code of grafiekbreuken. Vermijd niet-ondersteunde functies of gegevensafhankelijke IF-statements binnen gecompileerde code. Gebruik debugging -tools en tijdelijke oplossingen in de Pytorch -documentatie om deze problemen aan te pakken [3].