Kokios yra įprastos klaidos

1. Formos klaidos: jos atsiranda tada, kai įvesties duomenų forma nesutampa su numatomu modelio sluoksnio formos forma. Pvz., Jei jūsų duomenys yra formos `[1]`, tačiau pirmasis sluoksnis tikisi kitokios formos, susidursite su formos klaida. Norėdami tai ištaisyti, įsitikinkite, kad įvesties duomenys yra pertvarkyti taip, kad atitiktų modelio lūkesčius [1] [2].

2. Įrenginio klaidos: Tai nutinka, kai modelis ir duomenys yra skirtinguose įrenginiuose (pvz., GPU modelis ir duomenys apie CPU). Įsitikinkite, kad tiek modelis, tiek duomenys yra perkelti į tą patį įrenginį, naudojant tokius metodus kaip „Model.to (įrenginys)“ ir „Data.to (įrenginys)“, kur „įrenginys“ yra arba „CPU“, arba „CUDA“ “ [2].

3. Duomenų tipo klaidos: Tai įvyksta, kai operacijai reikia kitokio duomenų tipo nei tai, kas šiuo metu yra duomenys. Pavyzdžiui, jei operacijai reikia „torch.int64“, tačiau duomenys yra „Torch.Float32“, turite konvertuoti Duomenų tipas naudojant metodus, tokius kaip „Data.Type“ (Torch.Int64) `[1] [2].

4. Diegimo klaidos: Įprasti diegimo problemos apima versijų konfliktus, priklausomybės problemas ir CUDA suderinamumo problemas. Įsitikinkite, kad „Python“ versija ir CUDA versija yra suderinama su „Pytorch“. Norėdami atskirti priklausomybes, naudokite virtualią aplinką ir patikrinkite, ar nėra ugniasienės ar tarpinio serverio problemos, kurios gali blokuoti diegimą [5].

5. FBGEMM apkrovos klaidos: jos dažnai yra susijusios su nesuderinamumais tarp CUDA ir „Pytorch“ versijų „Windows“. Nutraukimas ir iš naujo įdiegimas su suderinamomis versijomis gali išspręsti šią problemą [4].

6. „Torch.compile“ klaidos: Kai naudojami „Torch.compile“ našumo patobulinimams, problemos gali kilti dėl nepalaikomo kodo ar grafiko pertraukų. Venkite naudoti nepalaikomas funkcijas arba nuo duomenų priklausomų IF teiginių sudarytame kode. Norėdami išspręsti šias problemas, naudokite derinimo įrankius ir sprendimus, pateiktus „Pytorch“ dokumentuose [3].