Какие общие ошибки возникают в процессе сборки Pytorch

1. Ошибки формы: они возникают, когда форма входных данных не соответствует ожидаемой форме слоя в модели. Например, если ваши данные находятся в форме `[1]`, но первый слой ожидает другой формы, вы столкнетесь с ошибкой формы. Чтобы исправить это, убедитесь, что входные данные изменяются, чтобы соответствовать ожиданиям модели [1] [2].

2. Ошибки устройства: это происходит, когда модель и данные находятся на разных устройствах (например, модель на графическом процессоре и данные на процессоре). Убедитесь, что как модель, так и данные перемещены в одно и то же устройство, используя такие методы, как `model.to (device)` и `data.to (device)` где `device 'либо` "CPU", либо `" cuda "` ` [2].

3. Тип данных с использованием таких методов, как `data.type (torch.int64)` [1] [2].

4. Ошибки установки: общие проблемы с установкой включают конфликты версий, проблемы зависимости и проблемы совместимости CUDA. Убедитесь, что версия Python и версия CUDA совместимы с Pytorch. Используйте виртуальную среду для изоляции зависимостей и проверьте любые проблемы с брандмауэром или прокси, которые могут заблокировать установку [5].

5. Ошибки загрузки FBGEMM: они часто связаны с несовместимостью между версиями CUDA и Pytorch в Windows. Установка и переустановка с помощью совместимых версий может решить эту проблему [4].

6. Торч. Избегайте использования неподдерживаемых функций или данных, зависящих от данных, в скомпилированном коде. Используйте инструменты отладки и обходные пути, предоставленные в документации Pytorch для решения этих вопросов [3].