Ngăn chặn các lỗi hình dạng trong Pytorch liên quan đến việc hiểu cách các tenxơ được cấu trúc và đảm bảo rằng các hoạt động được thực hiện trên các tenxơ với các hình dạng tương thích. Dưới đây là một số chiến lược để giúp ngăn ngừa các lỗi hình dạng:
1. Xác minh hình dạng tenxơ: Luôn kiểm tra hình dạng của các tenxơ trước khi thực hiện các hoạt động. Bạn có thể sử dụng thuộc tính `.shape` để kiểm tra kích thước của tenxơ. Ví dụ: nếu bạn có một tenxơ `x`, bạn có thể in hình dạng của nó bằng` print (x.shape) `.
2. Sử dụng các lớp thích hợp: Đảm bảo rằng các lớp trong mạng thần kinh của bạn được thiết kế để xử lý các hình dạng đầu vào bạn cung cấp. Chẳng hạn, các lớp `nn.line ()` yêu cầu các tenxơ đầu vào phải được làm phẳng thành một chiều duy nhất. Bạn có thể sử dụng `nn.flatten ()` để đạt được điều này [3].
3. Phát sóng chính xác: Khi thực hiện các hoạt động giữa các phép kéo của các hình dạng khác nhau, hãy đảm bảo rằng các quy tắc phát sóng được áp dụng chính xác. Pytorch sẽ tự động phát các tenxơ để phù hợp với kích thước của nhau, nhưng điều này có thể dẫn đến lỗi nếu không được thực hiện chính xác [1] [3].
4. Các loại dữ liệu nhất quán: Đảm bảo rằng tất cả các tenxơ liên quan đến hoạt động có cùng loại dữ liệu. Trộn các loại như `Torch.float32` và` Torch.int64` có thể gây ra lỗi [3].
5. Các công cụ phân tích tĩnh: Sử dụng các công cụ như PYTEA, có thể phân tích tĩnh mã pytorch của bạn để phát hiện lỗi hình dạng tenxơ tiềm năng trước thời gian chạy [4].
6. Sử dụng thiết bị nhất quán: Đảm bảo rằng tất cả các tenxơ đều có cùng một thiết bị (CPU hoặc GPU) trước khi thực hiện các hoạt động. Các thiết bị trộn có thể dẫn đến hành vi bất ngờ [5].
7. Sử dụng `Torch.where ()` để che giấu: Thay vì sử dụng lập chỉ mục Boolean để che giấu (ví dụ: `Mặt nạ [mặt nạ> 0,999] = 1.0`) 5].
Bằng cách tuân theo các hướng dẫn này, bạn có thể giảm đáng kể sự xuất hiện của các lỗi hình dạng trong các dự án Pytorch của bạn.
Trích dẫn:[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
.
[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-shapes-dont-match