Formas kļūdu novēršana Pytorch ietver izpratni par to, kā tiek strukturēta tenzosti, un nodrošināt, lai operācijas tiktu veiktas ar tensoriem ar saderīgām formām. Šeit ir dažas stratēģijas, kas palīdz novērst formas kļūdas:
1. Pārbaudiet Tensora formas: Pirms operāciju veikšanas vienmēr pārbaudiet savas tenzoru formu. Jūs varat izmantot īpašumu `.SHAPE`, lai pārbaudītu tensora izmērus. Piemēram, ja jums ir tenzors `X`, varat izdrukāt tā formu, izmantojot` drukas (x.shape) `.
2. Izmantojiet atbilstošus slāņus: pārliecinieties, vai jūsu neironu tīkla slāņi ir izstrādāti, lai apstrādātu jūsu piedāvātās ieejas formas. Piemēram, `nn.linear ()` slāņiem ir nepieciešami ieejas tenzori, lai tie būtu saplacināti vienā dimensijā. Lai to sasniegtu [3], varat izmantot `nn.flatten ()`.
3. Pareizi apraide: veicot operācijas starp dažādu formu tenzoriem, pārliecinieties, ka tiek pareizi piemēroti apraides noteikumi. Pytorch automātiski pārraidīs tensorus, lai tie atbilstu viens otra izmēriem, taču tas var izraisīt kļūdas, ja tās nav izdarītas pareizi [1] [3].
4. Konsekventi datu veidi: pārliecinieties, vai visām operācijās iesaistītajām tenzoriem ir tāds pats datu tips. Sajaukšanas veidi, piemēram, `lāpa.float32` un` lāpa.int64`, var izraisīt kļūdas [3].
5. Statiskās analīzes rīki: izmantojiet tādus rīkus kā Pytea, kas var statiski analizēt jūsu Pytorch kodu, lai pirms izpildlaika noteiktu iespējamās tenzora formas kļūdas [4].
6. Konsekventa ierīces lietošana: pirms operāciju veikšanas pārliecinieties, vai visas tenzori atrodas vienā un tajā pašā ierīcē (CPU vai GPU). Sajaukšanas ierīces var izraisīt negaidītu izturēšanos [5].
7. Izmantojiet `lāpu.where ()` maskēšanai: tā vietā, lai maskēšanai izmantotu Būla indeksēšanu (piemēram, `maska [maska> 0,999] = 1,0`), apsveriet iespēju izmantot` lāpu (), lai izvairītos no iespējamām indeksēšanas problēmām [ 5].
Izpildot šīs vadlīnijas, jūs varat ievērojami samazināt formas kļūdu rašanos jūsu Pytorch projektos.
Atsauces:[1] https://pub.towardsai.net/the-the-comon-errors-in-eep
[2] https://pytorch.org/tutorials/beginner/introyt/tensors_deeper_tutorial.html
[3.]
[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-stiapes-dont-xtatch