Prevenirea erorilor de formă în Pytorch implică înțelegerea modului în care sunt structurate tensorii și asigurarea faptului că operațiunile sunt efectuate pe tensiuni cu forme compatibile. Iată câteva strategii care să ajute la prevenirea erorilor de formă:
1. Verificați formele de tensiune: Verificați întotdeauna forma tensorilor dvs. înainte de a efectua operațiuni. Puteți utiliza proprietatea `.Shape` pentru a inspecta dimensiunile unui tensor. De exemplu, dacă aveți un tensor `X`, puteți imprima forma sa folosind` Print (X.Shape) `.
2. Folosiți straturi adecvate: asigurați -vă că straturile din rețeaua dvs. neuronală sunt concepute pentru a gestiona formele de intrare pe care le oferiți. De exemplu, `nn.linar ()` straturile necesită aplatizarea tensorilor de intrare într -o singură dimensiune. Puteți utiliza `nn.flatten ()` pentru a realiza acest lucru [3].
3. Broadcasting corect: Când efectuați operațiuni între tensiuni cu diferite forme, asigurați -vă că regulile de difuzare sunt aplicate corect. Pytorch va difuza automat tensori pentru a se potrivi reciproc, dar acest lucru poate duce la erori dacă nu sunt făcute corect [1] [3].
4. Tipuri de date consistente: asigurați -vă că toate tensitorii implicați într -o operație au același tip de date. Tipuri de amestecare precum `torch.float32` și` torch.int64` pot provoca erori [3].
5. Instrumente de analiză statică: Utilizați instrumente precum PYTEA, care vă pot analiza static codul Pytorch pentru a detecta erorile potențiale ale formei tensiunii înainte de rulare [4].
6. Utilizarea constantă a dispozitivului: asigurați -vă că toate tensorii sunt pe același dispozitiv (CPU sau GPU) înainte de a efectua operațiuni. DISPOZITIVELE AMBENAREA poate duce la un comportament neașteptat [5].
7. Utilizați `torch.where ()` pentru mascare: în loc să utilizați indexarea booleană pentru mascare (de exemplu, `mască [mască> 0.999] = 1.0`), luați în considerare utilizarea` torch.where () `pentru a evita problemele potențiale de indexare [ 5].
Urmând aceste orientări, puteți reduce semnificativ apariția erorilor de formă în proiectele dvs. Pytorch.
Citări:[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-pytorch-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-number-on-tensor-masking-operation/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-hapes-dont-match