Apa kesalahan umum yang ditemui selama proses pembuatan pytorch

1. Kesalahan Bentuk: Ini terjadi ketika bentuk data input tidak cocok dengan bentuk yang diharapkan dari lapisan dalam model. Misalnya, jika data Anda berada dalam bentuk `[1]` tetapi lapisan pertama mengharapkan bentuk yang berbeda, Anda akan mengalami kesalahan bentuk. Untuk memperbaikinya, pastikan bahwa data input dibentuk kembali agar sesuai dengan ekspektasi model [1] [2].

2. Kesalahan Perangkat: Ini terjadi ketika model dan data ada pada perangkat yang berbeda (mis., Model pada GPU dan data pada CPU). Pastikan bahwa model dan data dipindahkan ke perangkat yang sama menggunakan metode seperti `model.to (perangkat)` dan `data.to (perangkat)` di mana `perangkat` adalah` "cpu" `atau` "cuda" `` ` [2].

3. Kesalahan DataType: Ini terjadi ketika operasi memerlukan tipe data yang berbeda dari data saat ini. Misalnya, jika suatu operasi memerlukan `torch.int64` tetapi data ada di` torch.float32`, Anda perlu mengonversi pada Jenis Data Menggunakan Metode Seperti `data.type (torch.int64)` [1] [2].

4. Kesalahan Instalasi: Masalah instalasi umum termasuk konflik versi, masalah ketergantungan, dan masalah kompatibilitas CUDA. Pastikan versi Python dan versi CUDA kompatibel dengan Pytorch. Gunakan lingkungan virtual untuk mengisolasi dependensi dan periksa masalah firewall atau proxy yang mungkin memblokir instalasi [5].

5. Kesalahan Beban FBGEMM: Ini sering terkait dengan ketidakcocokan antara versi CUDA dan Pytorch pada Windows. Menghapus instalisasi dan pemasangan kembali dengan versi yang kompatibel dapat menyelesaikan masalah ini [4].

6. Torch.compile ERRORS: Saat menggunakan `Torch.compile` untuk peningkatan kinerja, masalah dapat muncul karena kode yang tidak didukung atau kerusakan grafik. Hindari menggunakan fungsi yang tidak didukung atau if-statement yang bergantung pada data dalam kode yang dikompilasi. Gunakan alat debugging dan solusi yang disediakan dalam dokumentasi Pytorch untuk mengatasi masalah ini [3].