Pytorch 빌드 프로세스 중에 발생하는 일반적인 오류는 무엇입니까?

1. 형상 오류 : 입력 데이터 모양이 모델의 레이어의 예상 모양과 일치하지 않을 때 발생합니다. 예를 들어, 데이터가 모양`[1]`이지만 첫 번째 레이어가 다른 모양을 기대하면 모양 오류가 발생합니다. 이 문제를 해결하려면 입력 데이터가 모델의 기대치와 일치하도록 재구성되어 있는지 확인하십시오 [1] [2].

2. 장치 오류 : 모델과 데이터가 다른 장치 (예 : GPU 모델 및 CPU 데이터)에있을 때 발생합니다. 모델과 데이터가`model.to (device)`및`data.to (device)``여기서`device '가` "cpu"`또는` "cuda"`인 것과 같은 메소드를 사용하여 동일한 장치로 이동하는지 확인하십시오. [2].

3. Datatype 오류 : 작업이 현재 데이터와 다른 데이터 유형이 필요한 경우 발생합니다. 예를 들어, 작업에 'Torch.int64'가 필요하지만 데이터가`orch.float32 '에 있으면 다음을 변환해야합니다. `data.type (torch.int64)와 같은 메소드를 사용한 데이터 유형`[1] [2].

4. 설치 오류 : 일반적인 설치 문제에는 버전 충돌, 종속성 문제 및 CUDA 호환성 문제가 포함됩니다. Python 버전과 Cuda 버전이 Pytorch와 호환되는지 확인하십시오. 가상 환경을 사용하여 종속성을 분리하고 설치를 차단할 수있는 방화벽 또는 프록시 문제를 확인하십시오 [5].

5. FBGEMM로드 오류 : 이들은 종종 Windows의 Cuda와 Pytorch 버전 간의 비 호환성과 관련이 있습니다. 호환 버전으로 제거하고 다시 설치하면이 문제를 해결할 수 있습니다 [4].

6. Torch.compile 오류 : 성능 향상에`torch.compile`을 사용할 때는 지원되지 않는 코드 또는 그래프 브레이크로 인해 문제가 발생할 수 있습니다. 지원되지 않은 함수 또는 컴파일 된 코드 내에서 데이터에 따라 IF 스테이션을 사용하지 마십시오. Pytorch 문서에 제공된 디버깅 도구 및 해결 방법을 사용하여 이러한 문제를 해결하십시오 [3].