Milyen gyakori hibák vannak a Pytorch Build folyamat során

1. alakhibák: Ezek akkor fordulnak elő, amikor a bemeneti adatok alakja nem felel meg a modellben lévő réteg várható alakjának. Például, ha az adatok `[1]" alakban vannak, de az első réteg eltérő formát vár, akkor alakhibát fog tapasztalni. Ennek javításához győződjön meg arról, hogy a bemeneti adatok átalakulnak, hogy megfeleljenek a modell elvárásainak [1] [2].

2. eszközhibák: Ezek akkor fordulnak elő, amikor a modell és az adatok különböző eszközökön vannak (például modell a GPU -n és a CPU adatai). Győződjön meg arról, hogy mind a modell, mind az adatok ugyanazon eszközre kerülnek, olyan módszerekkel, mint a „modell.to (eszköz)” és a „data.to (eszköz)”, ahol az „eszköz” vagy a „CPU” vagy a „CUDA” ` [2].

3. Adattípus hibák: Ezek akkor fordulnak elő, amikor a műveletnek más adattípusra van szüksége, mint amilyen az adatok jelenleg vannak. Adattípus olyan módszerekkel, mint a „Data.Type (Torch.int64)` [1] [2].

4. Telepítési hibák: A közös telepítési problémák magukban foglalják a verziókonfliktusokat, a függőségi problémákat és a CUDA kompatibilitási problémákat. Győződjön meg arról, hogy a Python verzió és a CUDA verzió kompatibilis a Pytorch -szal. Használjon virtuális környezetet a függőségek elkülönítéséhez, és ellenőrizze, hogy vannak -e olyan tűzfal vagy proxy problémák, amelyek blokkolhatják a telepítést [5].

5. Az FBGEMM terhelési hibái: Ezek gyakran kapcsolódnak a CUDA és a Pytorch verziók közötti összeférhetetlenséghez a Windows -on. A kompatibilis verziók eltávolítása és újratelepítése megoldhatja ezt a problémát [4].

6. Torch.compile hibák: A „Torch.compile” használatakor a teljesítményjavításokhoz problémák merülhetnek fel a nem támogatott kód vagy grafikonok miatt. Kerülje a nem támogatott funkciók vagy az adatfüggő IF-statusok használatát az összeállított kódon belül. Használjon hibakeresési eszközöket és megoldást a PyTorch dokumentációban megadott megoldásokkal e kérdések kezelésére [3].