La prévention des erreurs de forme dans le pytorch consiste à comprendre comment les tenseurs sont structurés et à garantir que les opérations sont effectuées sur des tenseurs avec des formes compatibles. Voici quelques stratégies pour aider à prévenir les erreurs de forme:
1. Vérifiez les formes du tenseur: vérifiez toujours la forme de vos tenseurs avant d'effectuer des opérations. Vous pouvez utiliser la propriété «.shape» pour inspecter les dimensions d'un tenseur. Par exemple, si vous avez un tenseur `x`, vous pouvez imprimer sa forme en utilisant` imprimer (x.shape) '.
2. Utilisez les couches appropriées: assurez-vous que les couches de votre réseau neuronal sont conçues pour gérer les formes d'entrée que vous fournissez. Par exemple, les couches `nn.linear ()` nécessitent que les tenseurs d'entrée soient aplatis en une seule dimension. Vous pouvez utiliser `nn.flatten () 'pour y parvenir [3].
3. Badiodiffusion correctement: lors de l'exécution des opérations entre les tenseurs de différentes formes, assurez-vous que les règles de diffusion sont correctement appliquées. Pytorch diffusera automatiquement les tenseurs pour correspondre aux dimensions de l'autre, mais cela peut entraîner des erreurs si elle n'est pas effectuée correctement [1] [3].
4. Types de données cohérents: assurez-vous que tous les tenseurs impliqués dans une opération ont le même type de données. Les types de mélange comme `torch.float32` et` torch.int64` peuvent provoquer des erreurs [3].
5. Outils d'analyse statique: utilisez des outils comme Pytea, qui peuvent analyser statiquement votre code Pytorch pour détecter les erreurs de forme du tenseur potentiels avant l'exécution [4].
6. Utilisation cohérente de l'appareil: assurez-vous que tous les tenseurs sont sur le même appareil (CPU ou GPU) avant d'effectuer des opérations. Les dispositifs de mélange peuvent conduire à un comportement inattendu [5].
7. Utilisez `torch.where ()` pour le masquage: au lieu d'utiliser l'indexation booléenne pour le masquage (par exemple, `masque [masque> 0,999] = 1,0`), envisagez d'utiliser` Torch.where () `pour éviter les problèmes d'indexation potentiels [ 5].
En suivant ces directives, vous pouvez réduire considérablement la survenue d'erreurs de forme dans vos projets Pytorch.
Citations:[1] https://pub.towardsai.net/the-most-common-errors-inep-earning-shape-errors-caa3eb257133
[2] https://pytorch.org/tutorials/beginner/introyt/tensers_deeper_tutorial.html
[3] https://zerotomastery.io/blog/the-3-most-common-pytorch-errors-and-how-t-solve-them/
[4] https://arxiv.org/pdf/2112.09037.pdf
[5] https://discuss.pytorch.org/t/invalid-chape-dimension-huge-negative-mbumber-on-tensor-masking-operation/114606
[6] https://pytorch.org/tutorials/recipes/recipes/tuning_guide.html
[7] https://discuss.pytorch.org/t/image-shape-inconsistence/33640
[8] https://stackoverflow.com/questions/65645645/pytorch-shapes-dont-match