كيف يمكنني منع أخطاء الشكل في Pytorch

1. تحقق من أشكال الموتر: تحقق دائمًا من شكل الموترات قبل إجراء العمليات. يمكنك استخدام خاصية `shape` لفحص أبعاد التوتر. على سبيل المثال ، إذا كان لديك موتر "X` ، فيمكنك طباعة شكله باستخدام` print (x.shape) `.

2. استخدم الطبقات المناسبة: تأكد من أن الطبقات في شبكتك العصبية مصممة للتعامل مع أشكال الإدخال التي تقدمها. على سبيل المثال ، تتطلب الطبقات `nn.linear ()` موتر إدخال لتسويتها في بعد واحد. يمكنك استخدام `nn.flatten ()` لتحقيق ذلك [3].

3. البث بشكل صحيح: عند إجراء العمليات بين موتر الأشكال المختلفة ، تأكد من تطبيق قواعد البث بشكل صحيح. ستقوم Pytorch تلقائيًا ببث الموترات لتتناسب مع أبعاد بعضها البعض ، ولكن هذا يمكن أن يؤدي إلى أخطاء إذا لم يتم ذلك بشكل صحيح [1] [3].

4. أنواع البيانات المتسقة: تأكد من أن جميع التنسور المشاركة في العملية لها نفس نوع البيانات. يمكن أن تسبب أنواع الخلط مثل `torch.float32` و` torch.int64` أخطاء [3].

5. أدوات التحليل الثابت: استخدم أدوات مثل Pytea ، والتي يمكنها تحليل رمز Pytorch بشكل ثابت للكشف عن أخطاء شكل التوتر المحتملة قبل وقت التشغيل [4].

6. استخدام الجهاز المتسق: تأكد من أن جميع الموترات على نفس الجهاز (وحدة المعالجة المركزية أو GPU) قبل إجراء العمليات. يمكن أن يؤدي خلط الأجهزة إلى سلوك غير متوقع [5].

7. استخدم `torch.where ()` للإخفاء: بدلاً من استخدام فهرسة منطقية للإخفاء (على سبيل المثال ، القناع [قناع> 0.999] = 1.0`) ، فكر في استخدام `torch.where ()` لتجنب مشكلات الفهرسة المحتملة [ 5].

باتباع هذه الإرشادات ، يمكنك تقليل حدوث أخطاء الشكل بشكل كبير في مشاريع Pytorch.