Как предотвратить ошибки формы в pytorch

1. Проверьте формы тензора: всегда проверяйте форму ваших тензоров перед выполнением операций. Вы можете использовать свойство «.shape», чтобы осмотреть размеры тензора. Например, если у вас есть тензор `x`, вы можете распечатать его форму, используя` print (x.shape) `.

2. Используйте соответствующие слои: убедитесь, что слои в вашей нейронной сети предназначены для обработки входных форм, которые вы предоставляете. Например, слои `nn.linear ()` требуют, чтобы входные тензоры были сглажены в одно измерение. Вы можете использовать `nn.flatten ()` для достижения этого [3].

3. Правильно вещание: при выполнении операций между тензорами разных форм убедитесь, что правила вещания правильно применяются. Pytorch автоматически транслирует тензоры, чтобы соответствовать размерам друг друга, но это может привести к ошибкам, если не будет правильно [1] [3].

4. Последовательные типы данных: убедитесь, что все тензоры, участвующие в операции, имеют одинаковый тип данных. Типы смешивания, такие как `torch.float32` и` torch.int64` могут вызывать ошибки [3].

5. Инструменты статического анализа: используйте такие инструменты, как Pytea, которые могут статически проанализировать ваш код Pytorch, чтобы обнаружить потенциальные ошибки формы тензора перед временем выполнения [4].

6. Последовательное использование устройства: убедитесь, что все тензоры находятся на одном и том же устройстве (ЦП или графический процессор) перед выполнением операций. Смешивающие устройства могут привести к неожиданному поведению [5].

7. Используйте `torch.where ()` для маскировки: вместо использования логического индексации для маскировки (например, «Маска [Маска> 0,999] = 1,0`), рассмотрите возможность использования` torch.where () `Чтобы избежать потенциальных проблем индексации [ 5].

Следуя этим рекомендациям, вы можете значительно снизить возникновение ошибок формы в ваших проектах Pytorch.