Die Verhinderung von Formfehlern in Pytorch beinhaltet das Verständnis, wie Tensoren strukturiert sind, und sicherzustellen, dass Operationen an Tensoren mit kompatiblen Formen durchgeführt werden. Hier sind einige Strategien, um Formfehler zu verhindern:
1. Überprüfen Sie die Tensorformen: Überprüfen Sie immer die Form Ihrer Tensoren, bevor Sie Operationen ausführen. Sie können die Eigenschaft ".shape" verwenden, um die Dimensionen eines Tensors zu inspizieren. Wenn Sie beispielsweise einen Tensor `x` haben, können Sie seine Form mit` print (x. -shape) `drucken.
2. Verwenden Sie entsprechende Ebenen: Stellen Sie sicher, dass die Schichten in Ihrem neuronalen Netzwerk für die von Ihnen bereitgestellten Eingangsformen ausgelegt sind. Zum Beispiel erfordern "nn.linear ()` -Schichten Eingangsprüfungen, die in eine einzelne Dimension abgeflacht werden können. Sie können `nn.flatten ()` verwenden, um dies zu erreichen [3].
3. Rundfunk korrekt: Stellen Sie bei der Durchführung von Operationen zwischen Tensoren verschiedener Formen sicher, dass die Rundfunkregeln korrekt angewendet werden. Pytorch überträgt automatisch Tensoren, die den Abmessungen des anderen entsprechen. Dies kann jedoch zu Fehlern führen, wenn dies nicht richtig gemacht wird [1] [3].
4. Konsistente Datentypen: Stellen Sie sicher, dass alle an einem Betrieb beteiligten Tensoren denselben Datentyp haben. Mischtypen wie "Torch.Float32" und "Torch.Int64" können Fehler verursachen [3].
5. Statische Analysetools: Verwenden Sie Tools wie Pytea, mit denen Sie Ihren Pytorch -Code statisch analysieren können, um potenzielle Tensor -Formfehler vor der Laufzeit zu erkennen [4].
6. Konsistente Geräteverwendung: Stellen Sie sicher, dass sich alle Tensoren auf demselben Gerät (CPU oder GPU) befinden, bevor die Operationen durchgeführt werden. Mischungsgeräte können zu unerwartetem Verhalten führen [5].
7. Verwenden Sie "Torch.where ()` Zum Maskieren: Anstatt die Boolesche Indexierung für die Maskierung (z. B. "Maske [Mask> 0,999] = 1,0"), sollten Sie `fackel.where ()` vermieden werden, um potenzielle Indexierungsprobleme zu vermeiden [[ 5].
Durch die Befolgung dieser Richtlinien können Sie das Auftreten von Formfehlern in Ihren Pytorch -Projekten erheblich verringern.
Zitate:[1] https://pub.towardsai.net/the-most-common-eRors-in-peep-learning-shape-eRors-caa3eb257133
[2] https://pytorch.org/tutorials/beglner/introyt/tensors_deeper_tutorial.html
[3] https://zerotomasters
[4] https://arxiv.org/pdf/2112.09037.pdf
[5] https://discuss.pytorch.org/t/invalid-shape-huge-negative-number-tensor-masking-operation/114606
[6] https://pytorch.org/tutorials/recipes/recipes/tuning_guide.html
[7] https://discuss.pytorch.org/t/image-shape-inconsinecy/33640
[8] https://stackoverflow.com/questions/65645645/pytorch-shapes-dont-match