Durante il processo di costruzione di Pytorch, possono verificarsi diversi errori comuni. Ecco alcuni dei problemi più frequenti e delle loro soluzioni:
1. Errori di forma: questi si verificano quando la forma dei dati di input non corrisponde alla forma prevista di uno strato nel modello. Ad esempio, se i tuoi dati sono nella forma `[1]` ma il primo livello si aspetta una forma diversa, riscontrerai un errore di forma. Per correggere questo, assicurarsi che i dati di input vengano rimodellati per corrispondere alle aspettative del modello [1] [2].
2. Errori del dispositivo: questi si verificano quando il modello e i dati sono su dispositivi diversi (ad es. Modello su GPU e dati sulla CPU). Assicurarsi che sia il modello che i dati siano spostati sullo stesso dispositivo utilizzando metodi come `modello.to (dispositivo)` e `data.to (dispositivo)` dove `dispositivo` è` "cpu" `o` "cuda" ` [2].
3. Errori del tipo di dati: questi si verificano quando l'operazione richiede un tipo di dati diverso da quello che si trovano attualmente i dati. Ad esempio, se un'operazione richiede `torcia.int64` ma i dati sono in` torcia.float32` Tipo di dati utilizzando metodi come `data.type (Torch.int64)` [1] [2].
4. Errori di installazione: i problemi di installazione comuni includono conflitti di versione, problemi di dipendenza e problemi di compatibilità CUDA. Assicurati che la versione Python e la versione CUDA siano compatibili con Pytorch. Utilizzare un ambiente virtuale per isolare le dipendenze e verificare eventuali problemi di firewall o proxy che potrebbero bloccare l'installazione [5].
5. Errori di carico di FBGEmm: questi sono spesso correlati alle incompatibilità tra le versioni CUDA e Pytorch su Windows. La disinstallazione e la reinstallazione di versioni compatibili può risolvere questo problema [4].
6. Torch.COMPILE ERRORS: Quando si utilizza `Torch.ComPile` per i miglioramenti delle prestazioni, possono sorgere problemi a causa di pause di codice o grafico non supportate. Evitare l'utilizzo di funzioni non supportate o dichiarazioni IF dipendenti dai dati all'interno del codice compilato. Utilizzare strumenti di debug e soluzioni alternative fornite nella documentazione di Pytorch per affrontare questi problemi [3].
Citazioni:[1] https://zerotomastery.io/blog/the-3-most-common-pytorch-errors-and-how-to-sole-them/
[2] https://www.learnpytorch.io/pytorch_stimone_common_errors/
[3] https://pytorch.org/docs/stable/torch.compiler_troubleshooting.html
[4] https://stackoverflow.com/questions/78786306/fbgemm-load-error-trying-to-use-pytorch-on-windows
[5] https://www.restack.io/p/pytorch-answer-pip-install-error
[6] https://github.com/d8azard/sd_dreambooth_extension/issues/1120
[7] https://pytorch.org/rl/0.6/reference/generated/knowledge_base/protips.html
[8] https://github.com/pytorchlightning/pytorch-ightning/issues/4420