Como posso evitar erros de forma em pytorch

1. Verifique se as formas tensoras: sempre verifique a forma dos tensores antes de executar operações. Você pode usar a propriedade `.Shape` para inspecionar as dimensões de um tensor. Por exemplo, se você tiver um tensor `x`, poderá imprimir sua forma usando` print (x.Shape) `.

2. Use camadas apropriadas: verifique se as camadas da sua rede neural foram projetadas para lidar com as formas de entrada que você fornece. Por exemplo, `nn.Linear ()` camadas exigem que os tensores de entrada sejam achatados em uma única dimensão. Você pode usar `nn.flatten ()` para conseguir isso [3].

3. Transmissão corretamente: Ao executar operações entre tensores de diferentes formas, verifique se as regras de transmissão são aplicadas corretamente. O Pytorch transmitirá automaticamente os tensores para corresponder às dimensões um do outro, mas isso pode levar a erros se não forem feitos corretamente [1] [3].

4. Tipos de dados consistentes: verifique se todos os tensores envolvidos em uma operação têm o mesmo tipo de dados. Tipos de mistura como `Torch.float32` e` Torch.int64` podem causar erros [3].

5. Ferramentas de análise estática: Utilize ferramentas como o Pytea, que podem analisar estaticamente seu código Pytorch para detectar possíveis erros de forma tensorial antes do tempo de execução [4].

6. Uso consistente do dispositivo: verifique se todos os tensores estão no mesmo dispositivo (CPU ou GPU) antes de executar operações. Os dispositivos de mistura podem levar a um comportamento inesperado [5].

7. Use `Torch.where ()` para mascarar: em vez de usar a indexação booleana para mascaramento (por exemplo, `máscara [máscara> 0,999] = 1,0`), considere usar` Torch.where () `para evitar possíveis problemas de indexação [ 5].

Seguindo essas diretrizes, você pode reduzir significativamente a ocorrência de erros de forma em seus projetos de pytorch.