Πώς μπορώ να αποτρέψω τα σφάλματα σχήματος στο Pytorch

1. Επαληθεύστε σχήματα τανυστή: Ελέγξτε πάντα το σχήμα των τανυστήρα σας πριν από την εκτέλεση λειτουργιών. Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε την ιδιοκτησία `.Shape` για να επιθεωρήσετε τις διαστάσεις ενός τανυστή. Για παράδειγμα, εάν έχετε έναν τανυστή «x», μπορείτε να εκτυπώσετε το σχήμα του χρησιμοποιώντας το `print (x.shape)`.

2. Χρησιμοποιήστε τα κατάλληλα στρώματα: Βεβαιωθείτε ότι τα στρώματα στο νευρωνικό σας δίκτυο έχουν σχεδιαστεί για να χειρίζονται τα σχήματα εισόδου που παρέχετε. Για παράδειγμα, τα στρώματα `nn.linear () απαιτούν τους τανυστήρες εισόδου να ισοπεδώθηκαν σε μία μόνο διάσταση. Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε το `nn.flatten ()` για να το πετύχετε αυτό [3].

3. Η μετάδοση σωστά: Κατά την εκτέλεση λειτουργιών μεταξύ τανυστήρων διαφορετικών σχημάτων, βεβαιωθείτε ότι οι κανόνες μετάδοσης εφαρμόζονται σωστά. Ο Pytorch θα μεταδίδει αυτόματα τους τανυστήρες ώστε να ταιριάζει με τις διαστάσεις του άλλου, αλλά αυτό μπορεί να οδηγήσει σε σφάλματα αν δεν γίνει σωστά [1] [3].

4. Συνεχείς τύποι δεδομένων: Βεβαιωθείτε ότι όλοι οι τανυστήρες που εμπλέκονται σε μια λειτουργία έχουν τον ίδιο τύπο δεδομένων. Οι τύποι ανάμιξης όπως το `torch.float32` και το` torch.int64` μπορούν να προκαλέσουν σφάλματα [3].

5. Στατική ανάλυση εργαλείων: Χρησιμοποιήστε εργαλεία όπως η PYTEA, τα οποία μπορούν να αναλύσουν στατικά τον κώδικα Pytorch για να ανιχνεύσουν πιθανώς σφάλματα σχήματος τανυστή πριν από το χρόνο εκτέλεσης [4].

6. Συνεχής χρήση της συσκευής: Βεβαιωθείτε ότι όλοι οι τανυστήρες βρίσκονται στην ίδια συσκευή (CPU ή GPU) πριν από την εκτέλεση λειτουργιών. Οι συσκευές ανάμειξης μπορούν να οδηγήσουν σε απροσδόκητη συμπεριφορά [5].

7. Χρησιμοποιήστε το `torch.where ()` για την κάλυψη: Αντί να χρησιμοποιήσετε την ευρετηρίαση boolean για κάλυψη (π.χ., `mask [mask> 0,999] = 1,0`), εξετάστε τη χρήση` torch.where () ` 5].

Ακολουθώντας αυτές τις κατευθυντήριες γραμμές, μπορείτε να μειώσετε σημαντικά την εμφάνιση σφαλμάτων σχήματος στα έργα σας Pytorch.