Hur kan jag förhindra formfel i Pytorch

1. Verifiera tensorformer: Kontrollera alltid formen på dina tensorer innan du utför operationer. Du kan använda egenskapen `. Shape` för att inspektera dimensionerna på en tensor. Om du till exempel har en tensor `x` kan du skriva ut formen med` print (X.Shape) `.

2. Använd lämpliga lager: Se till att skikten i ditt neurala nätverk är utformade för att hantera ingångsformer du tillhandahåller. Till exempel kräver `nn.linjär ()` lager att ingångstensorer ska plattas in i en enda dimension. Du kan använda `nn.flatten ()` för att uppnå detta [3].

3. Sändningar korrekt: När du utför operationer mellan tensorer i olika former, se till att sändningsreglerna tillämpas korrekt. Pytorch sänds automatiskt tensorer för att matcha varandras dimensioner, men det kan leda till fel om det inte görs korrekt [1] [3].

4. Konsekventa datatyper: Se till att alla tensorer som är involverade i en operation har samma datatyp. Blandningstyper som `Torch.float32` och` Torch.int64` kan orsaka fel [3].

5. Statiska analysverktyg: Använd verktyg som Pytea, som statiskt kan analysera din Pytorch -kod för att upptäcka potentiella tensorformfel före körtid [4].

6. Konsekvent enhetsanvändning: Se till att alla tensorer är på samma enhet (CPU eller GPU) innan du utför operationer. Blandningsanordningar kan leda till oväntat beteende [5].

7. Använd `Torch.where ()` för maskering: Istället för att använda booleska indexering för maskering (t.ex. `mask [mask> 0,999] = 1,0 '), överväg att använda` fackla. Var () `för att undvika potentiella indexeringsproblem [MASK> 5].

Genom att följa dessa riktlinjer kan du avsevärt minska förekomsten av formfel i dina Pytorch -projekt.