ข้อผิดพลาดทั่วไปที่พบในระหว่างกระบวนการสร้าง pytorch คืออะไร

1. ข้อผิดพลาดรูปร่าง: สิ่งเหล่านี้เกิดขึ้นเมื่อรูปร่างข้อมูลอินพุตไม่ตรงกับรูปร่างที่คาดหวังของเลเยอร์ในโมเดล ตัวอย่างเช่นหากข้อมูลของคุณอยู่ในรูปร่าง `[1]` แต่ชั้นแรกคาดว่าจะมีรูปร่างที่แตกต่างกันคุณจะพบข้อผิดพลาดรูปร่าง ในการแก้ไขปัญหานี้ตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลอินพุตได้รับการปรับเปลี่ยนเพื่อให้ตรงกับความคาดหวังของโมเดล [1] [2]

2. ข้อผิดพลาดของอุปกรณ์: สิ่งเหล่านี้เกิดขึ้นเมื่อโมเดลและข้อมูลอยู่ในอุปกรณ์ที่แตกต่างกัน (เช่นโมเดลบน GPU และข้อมูลใน CPU) ตรวจสอบให้แน่ใจว่าทั้งโมเดลและข้อมูลถูกย้ายไปยังอุปกรณ์เดียวกันโดยใช้วิธีการเช่น `model.to (อุปกรณ์)` และ `data.to (อุปกรณ์)` โดยที่ `อุปกรณ์ 'เป็นทั้ง cpu` "cpu" `หรือ` "cuda" `` ` [2].

3. ข้อผิดพลาดของข้อมูล: สิ่งเหล่านี้เกิดขึ้นเมื่อการดำเนินการต้องการข้อมูลที่แตกต่างจากข้อมูลที่มีอยู่ในปัจจุบันตัวอย่างเช่นหากการดำเนินการต้องการ `Torch.int64` แต่ข้อมูลอยู่ใน` Torch.float32 ' ประเภทข้อมูลโดยใช้วิธีการเช่น `data.type (Torch.int64)` [1] [2]

4. ข้อผิดพลาดในการติดตั้ง: ปัญหาการติดตั้งทั่วไปรวมถึงความขัดแย้งของเวอร์ชันปัญหาการพึ่งพาและปัญหาความเข้ากันได้ของ CUDA ตรวจสอบให้แน่ใจว่าเวอร์ชัน Python และ Cuda นั้นเข้ากันได้กับ Pytorch ใช้สภาพแวดล้อมเสมือนจริงเพื่อแยกการพึ่งพาและตรวจสอบปัญหาไฟร์วอลล์หรือพร็อกซีใด ๆ ที่อาจบล็อกการติดตั้ง [5]

5. ข้อผิดพลาดในการโหลด FBGEMM: สิ่งเหล่านี้มักเกี่ยวข้องกับความไม่ลงรอยกันระหว่างรุ่น CUDA และ Pytorch บน Windows การถอนการติดตั้งและติดตั้งใหม่ด้วยเวอร์ชันที่เข้ากันได้สามารถแก้ไขปัญหานี้ได้ [4]

6. Torch.Compile ข้อผิดพลาด: เมื่อใช้ `Torch.Compile` สำหรับการปรับปรุงประสิทธิภาพปัญหาอาจเกิดขึ้นได้เนื่องจากรหัสที่ไม่ได้รับการสนับสนุนหรือการแบ่งกราฟ หลีกเลี่ยงการใช้ฟังก์ชั่นที่ไม่ได้รับการสนับสนุนหรือขึ้นอยู่กับข้อมูลภายในรหัสที่รวบรวม ใช้เครื่องมือการดีบักและวิธีแก้ปัญหาที่มีให้ในเอกสาร Pytorch เพื่อแก้ไขปัญหาเหล่านี้ [3]