Mencegah kesalahan bentuk dalam pytorch melibatkan pemahaman bagaimana tensor disusun dan memastikan bahwa operasi dilakukan pada tensor dengan bentuk yang kompatibel. Berikut adalah beberapa strategi untuk membantu mencegah kesalahan bentuk:
1. Verifikasi bentuk tensor: Selalu periksa bentuk tensor Anda sebelum melakukan operasi. Anda dapat menggunakan properti `.shape` untuk memeriksa dimensi tensor. Misalnya, jika Anda memiliki tensor `X`, Anda dapat mencetak bentuknya menggunakan` print (x.shape) `.
2. Gunakan lapisan yang sesuai: Pastikan lapisan di jaringan saraf Anda dirancang untuk menangani bentuk input yang Anda berikan. Misalnya, `nn.linear ()` lapisan membutuhkan tensor input untuk diratakan menjadi satu dimensi tunggal. Anda dapat menggunakan `nn.flatten ()` untuk mencapai ini [3].
3. Penyiaran dengan benar: Saat melakukan operasi antara tenda dari berbagai bentuk, pastikan bahwa aturan penyiaran diterapkan dengan benar. Pytorch akan secara otomatis menyiarkan tensor untuk mencocokkan dimensi satu sama lain, tetapi ini dapat menyebabkan kesalahan jika tidak dilakukan dengan benar [1] [3].
4. Jenis data yang konsisten: Pastikan semua tensor yang terlibat dalam suatu operasi memiliki tipe data yang sama. Jenis pencampuran seperti `torch.float32` dan` torch.int64` dapat menyebabkan kesalahan [3].
5. Alat Analisis Statis: Memanfaatkan alat seperti Pytea, yang secara statis dapat menganalisis kode Pytorch Anda untuk mendeteksi kesalahan bentuk tensor potensial sebelum runtime [4].
6. Penggunaan perangkat yang konsisten: Pastikan semua tensor berada di perangkat yang sama (CPU atau GPU) sebelum melakukan operasi. Perangkat pencampuran dapat menyebabkan perilaku yang tidak terduga [5].
7. Gunakan `obor.where ()` untuk masking: alih -alih menggunakan pengindeksan boolean untuk masking (mis., `Topeng [mask> 0.999] = 1.0`), pertimbangkan untuk menggunakan` obor.where () `untuk menghindari masalah pengindeksan potensial [ 5].
Dengan mengikuti pedoman ini, Anda dapat secara signifikan mengurangi terjadinya kesalahan bentuk dalam proyek Pytorch Anda.
Kutipan:[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-man-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-shapes-dont-match