La prevenzione di errori di forma a Pytorch implica la comprensione di come i tensori sono strutturati e garantiscono che le operazioni vengano eseguite su tensori con forme compatibili. Ecco alcune strategie per aiutare a prevenire errori di forma:
1. Verifica le forme del tensore: controlla sempre la forma dei tensori prima di eseguire le operazioni. Puoi usare la proprietà `.Shape` per ispezionare le dimensioni di un tensore. Ad esempio, se hai un tensore `x`, puoi stampare la sua forma usando` stampa (x.shape) `.
2. Utilizzare i livelli appropriati: assicurarsi che i livelli nella rete neurale siano progettati per gestire le forme di input fornite. Ad esempio, i livelli `nn.linear ()` richiedono che i tensori di input siano appiattiti in un'unica dimensione. Puoi usare `nn.flatten ()` per raggiungere questo obiettivo [3].
3. Broadcasting correttamente: quando si eseguono operazioni tra tensori di diverse forme, assicurarsi che le regole di trasmissione siano applicate correttamente. Pytorch trasmetterà automaticamente i tensori per abbinare le reciproche dimensioni, ma ciò può portare a errori se non eseguiti correttamente [1] [3].
4. Tipi di dati coerenti: assicurarsi che tutti i tensori coinvolti in un'operazione abbiano lo stesso tipo di dati. Tipi di miscelazione come `Torch.float32` e` Torch.int64` possono causare errori [3].
5. Strumenti di analisi statica: utilizzare strumenti come Pytea, che possono analizzare staticamente il codice Pytorch per rilevare potenziali errori di forma del tensore prima del runtime [4].
6. Utilizzo coerente del dispositivo: assicurarsi che tutti i tensori siano sullo stesso dispositivo (CPU o GPU) prima di eseguire le operazioni. I dispositivi di miscelazione possono portare a comportamenti imprevisti [5].
7. Usa `torcia.where ()` per il mascheramento: invece di usare l'indicizzazione booleana per il mascheramento (ad esempio, `maschera [maschera> 0,999] = 1.0`), considerare l'uso di` torcia.where () `per evitare potenziali problemi di indicizzazione [ 5].
Seguendo queste linee guida, è possibile ridurre significativamente il verificarsi di errori di forma nei progetti di Pytorch.
Citazioni:[1] https://pub.towardsai.net/the-most-common-errors-in-deep-learning-hape-errors-caa3eb257133
[2] https://pytorch.org/tutorials/beginner/introyt/tensors_deeper_tutorial.html
[3] https://zerotomastery.io/blog/the-3-most-common-pytorch-errors-and-how-to-sole-them/
[4] https://arxiv.org/pdf/2112.09037.pdf
[5] https://discuss.pytorch.org/t/invalid-hape-dimension-huge-negative-number-on-tensor-maSking-operation/114606
[6] https://pytorch.org/tutorials/recipes/recipes/tuning_guide.html
[7] https://discuss.pytorch.org/t/image-hape-inconsistency/33640
[8] https://stackoverflow.com/questions/65645645/pytorch-hapes-of-match