Pytorchi kuju vigade ennetamine hõlmab tensorite struktureeritamise mõistmist ja toimingute toimimise tagamist ühilduva kujuga tensoritel. Siin on mõned strateegiad, mis aitavad ennetada kuju vigu:
1. Kontrollige tensorikujusid: enne toimingute tegemist kontrollige alati oma tensorite kuju. Tensorite mõõtmete kontrollimiseks võite kasutada atribuuti. Näiteks kui teil on tensor `x`, saate selle kuju printida, kasutades` Print (X.Shape) `.
2. Kasutage sobivaid kihte: veenduge, et teie närvivõrgu kihid oleksid loodud teie pakutavate sisendvormide käsitlemiseks. Näiteks `nn.linear ()` kihid vajavad sisendtenorite lamendamist üheks mõõtmeks. Selle saavutamiseks võite kasutada `nn.flatten ()` [3].
3. Erineva kujuga tensorite vahel toimingute tegemisel veenduge, et ringhäälingureegleid õigesti rakendatakse. Pytorch edastab tensorite automaatselt üksteise mõõtmetele, kuid see võib põhjustada vigu, kui seda ei tehta õigesti [1] [3].
4. Järjepidevad andmetüübid: veenduge, et kõigil toiminguga seotud tensoritel oleks sama andmetüüp. Segamistüübid nagu `taskulaps.FLOAT32` ja" Torch.int64 "võivad põhjustada vigu [3].
5. Staatilised analüüsi tööriistad: kasutage selliseid tööriistu nagu Pytea, mis saab teie Pytorchi koodi staatiliselt analüüsida, et tuvastada võimalike tensor -kuju vead enne käitusaega [4].
6. Seadme järjepidev kasutamine: veenduge, et enne toimingute tegemist veenduge, et kõik tensorit oleksid samas seadmes (CPU või GPU). Segamisseadmed võivad põhjustada ootamatut käitumist [5].
7. 5].
Neid juhiseid järgides saate Pytorchi projektides kuju vigade esinemist märkimisväärselt vähendada.
Tsitaadid:]
]
]
[4] https://arxiv.org/pdf/2112.09037.pdf
[5] https://discuss.pytorch.org/t/invalid-shape-dimension-muge-negative-mumber-on-onsor-masking-operation/114606
[6] https://pytorch.org/tutorials/recipes/recipes/tuning_guide.html
[7] https://discuss.pytorch.org/t/image-shape-inconsency/33640
]