Kaip aš galiu užkirsti kelią formos klaidoms pytorch

1. Patikrinkite „Tensor“ formas: prieš atlikdami operacijas, visada patikrinkite savo tensorių formą. Norėdami patikrinti tenzoriaus matmenis, galite naudoti nuosavybę. Pvz., Jei turite tensorių „x“, galite atsispausdinti jo formą naudodami „Spausdinti (X.Shape)`.

2. Naudokite tinkamus sluoksnius: įsitikinkite, kad jūsų nervų tinklo sluoksniai yra skirti tvarkyti jūsų pateiktas įvesties formas. Pavyzdžiui, `nn.linear ()` sluoksniai reikalauja įvesties tenzorių, kurie būtų išlyginti į vieną matmenį. Norėdami tai pasiekti, galite naudoti `nn.flatten ()` [3].

3. Teisingai transliacija: atlikdami operacijas tarp skirtingų formų tenzorių, įsitikinkite, kad teisingai pritaikytos transliavimo taisyklės. „Pytorch“ automatiškai transliuos tenzorius, kad atitiktų vienas kito matmenis, tačiau tai gali sukelti klaidų, jei nebus padaryta teisingai [1] [3].

4. Nuoseklūs duomenų tipai: Įsitikinkite, kad visi operacijoje dalyvaujantys tenzatoriai turi tą patį duomenų tipą. Maišymo tipai, tokie kaip „Torch.float32“ ir „Torch.intin64“, gali sukelti klaidų [3].

5. Statinės analizės įrankiai: naudokite tokius įrankius kaip „Pytea“, kurie gali statiškai išanalizuoti jūsų „Pytorch“ kodą, kad prieš vykdymo laiką būtų galima aptikti galimas tenzorių formos klaidas [4].

6. Nuoseklus įrenginio naudojimas: prieš atlikdami operacijas, visi tenzatoriai yra tame pačiame įrenginyje (CPU arba GPU). Maišymo įtaisai gali sukelti netikėtą elgesį [5].

7. Naudokite „Torch.Whure ()` maskuojant: užuot naudoję loginį indeksavimą maskavimui (pvz., „Kaukė [kaukė> 0,999] = 1,0`), apsvarstykite galimybę naudoti„ Torch.where () “, kad būtų išvengta galimų indeksavimo problemų [ 5].

Vykdydami šias gaires, galite žymiai sumažinti savo „Pytorch“ projektų formos klaidų atsiradimą.