Pytorch의 형상 오류 방지에는 텐서가 어떻게 구성되는지 이해하고 호환 형태의 텐서에서 작동이 수행되도록합니다. 다음은 모양 오류를 예방하는 데 도움이되는 몇 가지 전략입니다.
1. 텐서 모양 확인 : 작업을 수행하기 전에 항상 텐서 모양을 확인하십시오. `.shape` 속성을 사용하여 텐서의 치수를 검사 할 수 있습니다. 예를 들어, 텐서`x`가있는 경우`print (x.shape)`를 사용하여 모양을 인쇄 할 수 있습니다.
2. 적절한 레이어 사용 : 신경망의 레이어가 제공하는 입력 모양을 처리하도록 설계되었는지 확인하십시오. 예를 들어,`nn.linear () '층은 입력 텐서를 단일 차원으로 평평하게해야합니다. `nn.flatten ()`를 사용하여이를 달성 할 수 있습니다 [3].
3. 올바르게 방송 : 다른 모양의 텐서 사이의 작업을 수행 할 때는 방송 규칙이 올바르게 적용되는지 확인하십시오. Pytorch는 서로의 차원에 맞게 텐서를 자동으로 방송하지만 올바르게 수행하지 않으면 오류가 발생할 수 있습니다 [1] [3].
4. 일관된 데이터 유형 : 작업에 관련된 모든 텐서에 동일한 데이터 유형이 있는지 확인하십시오. `torch.float32` 및`orch.int64 '와 같은 믹싱 유형은 오류를 유발할 수 있습니다 [3].
5. 정적 분석 도구 : Pytea와 같은 도구를 활용하여 Pytorch 코드를 정적으로 분석하여 런타임 전에 잠재적 인 텐서 모양 오류를 감지 할 수 있습니다 [4].
6. 일관된 장치 사용 : 작업을 수행하기 전에 모든 텐서가 동일한 장치 (CPU 또는 GPU)에 있는지 확인하십시오. 믹싱 장치는 예상치 못한 행동으로 이어질 수 있습니다 [5].
7. 마스킹에`횃불을 사용하는 경우 ()``사용 : 마스킹에 부울 인덱싱을 사용하는 대신 (예 :`마스크 [마스크 [마스크> 0.999] = 1.0`) 잠재적 인덱싱 문제를 피하려면`Torch.where ()`를 사용하는 것을 고려하십시오. 5].
이 지침을 따르면 Pytorch 프로젝트에서 모양 오류 발생을 크게 줄일 수 있습니다.
인용 :[1] https://pub.towardsai.net/the-most-common-errors-in-deepern---- 샤프-에어러스 -caa3eb257133
[2] https://pytorch.org/tutorials/beginner/introyt/tensors_deeper_tutorial.html
[3] https://zerotomastery.io/blog/the-3-most-common-pytorch-errors-and-to-tolve-tem/
[4] https://arxiv.org/pdf/2112.09037.pdf
[5] https://discuss.pytorch.org/t/invalid-shape-dimension-negative-number-on-tensor-masking-soperation/114606
[6] https://pytorch.org/tutorials/recipes/recipes/tuning_guide.html
[7] https://discuss.pytorch.org/t/image-shape-inconsistency/33640
[8] https://stackoverflow.com/questions/65645645/pytorch-shapes-dont-match