Kādas ir izplatītās kļūdas, kas rodas Pytorch būvēšanas procesa laikā

1. Formas kļūdas: tās rodas, ja ievades datu forma neatbilst modelī paredzētajai slāņa formai. Piemēram, ja jūsu dati ir formā `[1]`, bet pirmais slānis sagaida atšķirīgu formu, jūs saskarsities ar formas kļūdu. Lai to labotu, pārliecinieties, ka ievades dati tiek pārveidoti, lai tie atbilstu modeļa cerībām [1] [2].

2. Ierīces kļūdas: tās notiek, ja modelis un dati atrodas dažādās ierīcēs (piemēram, GPU modelis un dati par CPU). Pārliecinieties, ka gan modelis, gan dati tiek pārvietoti uz vienu un to pašu ierīci, izmantojot tādas metodes kā `model.to (ierīce)` un `data.to (ierīce)` Kur `ierīce` ir vai nu` "CPU", vai "" cuda "` [2].

3. Datatype kļūdas: tās rodas, ja operācijai ir nepieciešams cits datatips, nekā tas, kādos dati ir pašlaik. Piemēram, ja operācijai nepieciešama `lāpa.int64`, bet dati ir` lāpa.Float32`, jums jāpārveido Datu tips, izmantojot tādas metodes kā `data.type (lāpa.int64)` [1] [2].

4. Instalācijas kļūdas: Kopīgas instalēšanas jautājumi ietver versiju konfliktus, atkarības problēmas un CUDA saderības problēmas. Pārliecinieties, ka Python versija un CUDA versija ir savietojama ar Pytorch. Izmantojiet virtuālo vidi, lai izolētu atkarības un pārbaudītu, vai nav ugunsmūra vai starpniekservera problēmas, kas varētu bloķēt instalāciju [5].

5. FBGEMM slodzes kļūdas: tās bieži ir saistītas ar CUDA un Pytorch versiju nesadalāmu operētājsistēmā Windows. Atinstalēšana un pārinstalēšana ar saderīgām versijām var atrisināt šo problēmu [4].

6. Torch.comPile kļūdas: Izmantojot veiktspējas uzlabojumus, izmantojot `torch.compile”, problēmas var rasties neatbalstīta koda vai grafika pārtraukumu dēļ. Izvairieties no neatbalstītām funkcijām vai no datiem atkarīgiem, ja paziņojumiem sastādītajā kodā. Izmantojiet atkļūdošanas rīkus un risinājumus, kas sniegti Pytorch dokumentācijā, lai risinātu šos jautājumus [3].