¿Cómo puedo evitar errores de forma en Pytorch?

1. Verifique las formas del tensor: siempre verifique la forma de sus tensores antes de realizar operaciones. Puede usar la propiedad '.shape` para inspeccionar las dimensiones de un tensor. Por ejemplo, si tiene un tensor `x`, puede imprimir su forma usando` print (x.shape) `.

2. Use las capas apropiadas: asegúrese de que las capas en su red neuronal estén diseñadas para manejar las formas de entrada que proporcione. Por ejemplo, las capas `nn.linear ()` requieren que los tensores de entrada se aplanen en una sola dimensión. Puede usar `nn.flatten ()` para lograr esto [3].

3. Transmisión correctamente: al realizar operaciones entre tensores de diferentes formas, asegúrese de que las reglas de transmisión se apliquen correctamente. Pytorch transmitirá automáticamente tensores para que coincidan con las dimensiones de los demás, pero esto puede conducir a errores si no se realiza correctamente [1] [3].

4. Tipos de datos consistentes: asegúrese de que todos los tensores involucrados en una operación tengan el mismo tipo de datos. Los tipos de mezcla como `Torch.float32` y` Torch.Int64` pueden causar errores [3].

5. Herramientas de análisis estático: utilice herramientas como Pytea, que pueden analizar estáticamente su código Pytorch para detectar posibles errores de forma del tensor antes del tiempo de ejecución [4].

6. Uso constante del dispositivo: asegúrese de que todos los tensores estén en el mismo dispositivo (CPU o GPU) antes de realizar operaciones. Los dispositivos de mezcla pueden conducir a un comportamiento inesperado [5].

7. Use `torch.where ()` para enmascarar: en lugar de usar la indexación booleana para enmascarar (por ejemplo, `máscara [máscara> 0.999] = 1.0`), considere usar` torch.where () `para evitar posibles problemas de indexación [[ 5].

Al seguir estas pautas, puede reducir significativamente la aparición de errores de forma en sus proyectos de Pytorch.