Які загальні помилки стикаються під час процесу збірки Піторха

1. Помилки форми: Вони виникають, коли форма вхідних даних не відповідає очікуваній формі шару в моделі. Наприклад, якщо ваші дані знаходяться у формі `[1]`, але перший шар очікує іншої форми, ви зіткнетеся з помилкою форми. Щоб виправити це, переконайтеся, що вхідні дані переробляються, щоб відповідати очікуванням моделі [1] [2].

2. Помилки пристрою: це відбувається, коли модель та дані знаходяться на різних пристроях (наприклад, модель на GPU та дані на процесорі). Переконайтесь, що і модель, і дані переміщуються на один і той же пристрій, використовуючи такі методи, як `model.to (пристрій)` і `data.to (пристрій)` де `пристрій 'або` "cpu" `або` "cuda" `` [2].

3. Помилки типу даних: Вони відбуваються, коли операція вимагає іншого типу даних, ніж те, що є даними в даний час. Наприклад, якщо операція вимагає `torch.int64`, але дані знаходяться в` torch.float32`, вам потрібно перетворити Тип даних з використанням таких методів, як `data.type (torch.int64)` [1] [2].

4. Помилки встановлення: Загальні проблеми з встановленням включають конфлікти версій, проблеми залежності та проблеми сумісності CUDA. Переконайтесь, що версія Python та версія CUDA сумісні з Pytorch. Використовуйте віртуальне середовище для ізоляції залежностей та перевірки будь -яких проблем брандмауера чи проксі, які можуть заблокувати установку [5].

5. Помилки навантаження FBGEMM: Вони часто пов'язані з несумісністю між версіями CUDA та Pytorch у Windows. Видалення та перевстановлення з сумісними версіями може вирішити це питання [4].

6. Torch.comPile помилки: При використанні `torch.comPile` для підвищення продуктивності проблеми можуть виникати через непідтримувані перерви коду або графіки. Уникайте використання непідтримуваних функцій або залежних від даних, якщо залежні від статусу в складеному коді. Використовуйте інструменти налагодження та обхідні шляхи, надані в документації Pytorch для вирішення цих питань [3].