Millised on Pytorchi ehituse protsessi käigus levinud vead

1. Kujuvead: need tekivad siis, kui sisendandmete kuju ei vasta mudeli kihi eeldatavale kujule. Näiteks kui teie andmed on kujul `[1]`, kuid esimene kiht eeldab erinevat kuju, siis puutute kokku kujuviga. Selle parandamiseks veenduge, et sisendandmed vastaksid mudeli ootustele [1] [2].

2. Seadmevead: need juhtuvad siis, kui mudel ja andmed on erinevates seadmetes (nt mudel GPU -s ja andmed CPU -s). Veenduge, et nii mudelit kui ka andmeid viiakse samasse seadmesse, kasutades selliseid meetodeid nagu `mudel.to (seade)` ja `andmed.to (seade)` kus `seade on kas` "CPU" või "" CUDA "` [2].

3. Andmetüübi vead: need toimuvad siis, kui toiming nõuab teistsugust andmetütüüpi kui praegu andmed. Näiteks kui toiming nõuab tõrvikut.int64 ", kuid andmed on` taskulambides.Float32`, peate teisendama selle teisendama Andmetüüp kasutades meetodeid nagu `data.type (tõrvik.int64)` [1] [2].

4. Installimisvead: levinud installiprobleemid hõlmavad versioonide konflikte, sõltuvusprobleeme ja CUDA ühilduvuse probleeme. Veenduge, et Pythoni ja CUDA versioon ühilduvad Pytorchiga. Kasutage virtuaalset keskkonda sõltuvuste eraldamiseks ja tulemüüri või puhverserveri probleemide kontrollimiseks, mis võivad installimist blokeerida [5].

5. FBGEMMi koormusvead: need on sageli seotud CUDA ja Pytorchi versioonide kokkusobimatusega Windowsis. Ühilduvate versioonidega installimine ja uuesti installimine võib selle probleemi lahendada [4].

6. Torch.compile'i vead: kui kasutate jõudluse täiustamiseks tõrvikut.compile'i, võivad probleemid tekkida toetamata koodi või graafiku katkestuste tõttu. Vältige toetamata funktsioonide või andmest sõltuvate IF-olekute kasutamist kompileeritud koodis. Nende probleemide lahendamiseks kasutage Pytorchi dokumentatsioonis esitatud silumisriistu ja lahendusi [3].