Aké bežné chyby sa vyskytujú počas procesu zostavenia Pytorch

1. Chyby tvaru: Tieto sa vyskytujú, keď tvar vstupných údajov nezodpovedá očakávanému tvaru vrstvy v modeli. Napríklad, ak sú vaše údaje v tvare `[1]`, ale prvá vrstva očakáva iný tvar, narazíte na chybu tvaru. Aby ste to opravili, uistite sa, že vstupné údaje sú pretvorené tak, aby zodpovedali očakávaniam modelu [1] [2].

2. Chyby zariadenia: Tieto sa vyskytujú, keď sú model a údaje na rôznych zariadeniach (napr. Model na GPU a údaje na CPU). Zaistite, aby sa model aj údaje presunuli do toho istého zariadenia pomocou metód ako `model.to (zariadenie)` a `data.to (zariadenie)` kde `zariadenia" buď `" CPU "` alebo "" cuda "` [2].

3. Chyby DataType: Tieto sa vyskytujú, keď operácia vyžaduje iný dátový typ, ako v tom, čo sú v súčasnosti údaje. Typ údajov pomocou metód ako `data.type (Torch.int64)` [1] [2].

4. Chyby inštalácie: Bežné problémy s inštaláciou zahŕňajú konflikty verzie, problémy so závislosťou a problémy s kompatibilitou CUDA. Uistite sa, že verzia Python a verzia Cuda sú kompatibilné s Pytorch. Použite virtuálne prostredie na izoláciu závislostí a skontrolujte všetky problémy s firewall alebo proxy, ktoré by mohli blokovať inštaláciu [5].

5. FBGEMM Chyby načítania: Tieto často súvisia s nekompatibilitami medzi verziami CUDA a Pytorch v systéme Windows. Odinštalovanie a preinštalovanie kompatibilných verzií môže vyriešiť tento problém [4].

6. TORCH.compile Chyby: Pri používaní `TORCH.COMPILE` na vylepšenia výkonu môžu problémy vzniknúť v dôsledku nepodporovaných kódov kódu alebo grafu. Vyhnite sa používaniu nepodporovaných funkcií alebo údajov závislých od údajov v rámci kompilovaného kódu. Na riešenie týchto problémov používajte nástroje ladenia a riešenia uvedené v dokumentácii Pytorch [3].