Was sind die üblichen Fehler, die während des Pytorch -Build -Prozesses auftreten

1. Formfehler: Diese treten auf, wenn die Eingabedatenform nicht mit der erwarteten Form einer Schicht im Modell übereinstimmt. Wenn Ihre Daten beispielsweise in der Form `[1]` `sind, aber die erste Schicht erwartet eine andere Form, werden Sie auf einen Formfehler stoßen. Um dies zu beheben, stellen Sie sicher, dass die Eingabedaten um den Erwartungen des Modells umgestaltet werden [1] [2].

2. Gerätefehler: Diese treten auf, wenn das Modell und die Daten auf verschiedenen Geräten (z. B. Modell auf GPU und Daten zu CPU) liegen. Stellen Sie sicher, dass sowohl das Modell als auch die Daten unter Verwendung von Methoden wie `model (Gerät) und" Daten "(Geräte)` `` devely` entweder `" CPU "oder" Cuda "` ist. [2].

A. Datentypfehler: Diese treten auf, wenn der Vorgang einen anderen Datenatyp benötigt als die Daten, in denen sich die Daten derzeit befinden. Wenn eine Operation "traps" erfordert. Datentyp unter Verwendung von Methoden wie `Data.type (Torch.int64)` [1] [2].

4. Installationsfehler: Häufige Installationsprobleme umfassen Versionskonflikte, Abhängigkeitsprobleme und CUDA -Kompatibilitätsprobleme. Stellen Sie sicher, dass die Python -Version und die CUDA -Version mit Pytorch kompatibel sind. Verwenden Sie eine virtuelle Umgebung, um Abhängigkeiten zu isolieren und nach Problemen mit Firewall oder Proxy zu suchen, die die Installation blockieren könnten [5].

5. FBGEMM -Lastfehler: Diese hängen häufig mit Inkompatibilitäten zwischen CUDA- und Pytorch -Versionen unter Windows zusammen. Deinstallieren und Neuinstallation mit kompatiblen Versionen kann dieses Problem beheben [4].

6. fackel.comPile -Fehler: Bei Verwendung von `Torch.comPile` für Leistungsverbesserungen können Probleme aufgrund von nicht unterstützten Code- oder Grafikunterbrechungen auftreten. Vermeiden Sie es, nicht unterstützte Funktionen oder datenabhängige If-Statements innerhalb kompilierter Code zu verwenden. Verwenden Sie Debugging -Tools und Problemumgehungen, die in der Pytorch -Dokumentation bereitgestellt werden, um diese Probleme zu lösen [3].