Zapobieganie błędom kształtu w Pytorch polega na zrozumieniu, w jaki sposób tensory są ustrukturyzowane i zapewnienie, że operacje są wykonywane na tensorach o kompatybilnych kształtach. Oto kilka strategii, które pomogą zapobiegać błędom kształtu:
1. Sprawdź kształty tensorowe: zawsze sprawdzaj kształt tensorów przed wykonywaniem operacji. Możesz użyć właściwości „.Shape” do sprawdzenia wymiarów tensora. Na przykład, jeśli masz tensor `x`, możesz wydrukować jego kształt za pomocą„ print (x.shape) `.
2. Użyj odpowiednich warstw: Upewnij się, że warstwy w sieci neuronowej są zaprojektowane do obsługi dostarczanych kształtów wejściowych. Na przykład warstwy „nn.linear ()` wymagają spłaszczenia tensorów wejściowych w jeden wymiar. Aby to osiągnąć [3] możesz użyć `nn.flatten () ''.
3. Prawiorowe nadawanie: Podczas wykonywania operacji między tensorami o różnych kształtach upewnij się, że reguły nadawania są prawidłowo stosowane. Pytorch automatycznie nadaje tensory, aby pasowały do swoich wymiarów, ale może to prowadzić do błędów, jeśli nie zostanie wykonane poprawnie [1] [3].
4. Spójne typy danych: Upewnij się, że wszystkie tensory zaangażowane w operację mają ten sam typ danych. Mieszanie typów, takich jak `Torch.Float32` i„ Torch.int64` mogą powodować błędy [3].
5. Narzędzia do analizy statycznej: Użyj narzędzi takich jak Pytea, które mogą statycznie przeanalizować kod Pytorcha, aby wykryć potencjalne błędy kształtu tensora przed czasem wykonawczym [4].
6. Spójne użycie urządzenia: Upewnij się, że wszystkie tensory znajdują się na tym samym urządzeniu (CPU lub GPU) przed wykonywaniem operacji. Urządzenia mieszające mogą prowadzić do nieoczekiwanego zachowania [5].
7. Użyj `Torch.where ()` do maskowania: zamiast używać indeksowania boolowskiego do maskowania (np. „Maska [maska> 0,999] = 1,0”), rozważ użycie „pochodni .where ()”, aby uniknąć potencjalnych problemów z indeksowaniem [ 5].
Postępując zgodnie z tymi wytycznymi, możesz znacznie zmniejszyć występowanie błędów kształtu w swoich projektach Pytorch.
Cytaty:[1] https://pub.towardsai.net/the-most-common-errors-in-deep-learning-shape-errors-caa3eb257133
[2] https://pytorch.org/tutorials/beginner/introyt/Tensors_Deeper_Tutorial.html
[3] https://zerotomastery.io/blog/the-3-most-common-pietorch-errors-and-how-to-solve-them/
[4] https://arxiv.org/pdf/2112.09037.pdf
[5] https://discuss.pytorch.org/t/invalid-shape-dimension-huge-negative-er-tensor-masking-oreveration/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