Az alakhibák megelőzése a Pytorch -ban magában foglalja a tenzorok felépítésének megértését, és annak biztosítása, hogy a műveleteket kompatibilis formájú tenzorokon hajtsák végre. Íme néhány stratégia az alakhibák megelőzésére:
1. Ellenőrizze a tensor formákat: A műveletek elvégzése előtt mindig ellenőrizze a tenzorok alakját. A „.shape” tulajdonsággal megvizsgálhatja a tenzor méreteit. Például, ha van tensor `x`, akkor az alakját a` Print (X.Shape) `használatával nyomtathatja ki.
2. Használjon megfelelő rétegeket: Győződjön meg arról, hogy a neurális hálózat rétegei az Ön által megadott bemeneti alakzatok kezelésére szolgálnak. Például a "nn.Linear ()" rétegekhez a bemeneti tenzorokat egyetlen dimenzióba kell sújtani. Használhatja a `nn.flatten ()` -t ennek eléréséhez [3].
3. Helyesen történő sugárzás: A különböző formájú tenzorok közötti műveletek elvégzésekor ellenőrizze, hogy a műsorszolgáltatási szabályokat helyesen alkalmazzák. A Pytorch automatikusan sugározza a tenzort, hogy megfeleljen egymás méretének, de ez hibákhoz vezethet, ha nem helyesen hajtják végre [1] [3].
4. Konzisztens adattípusok: Győződjön meg arról, hogy a műveletben részt vevő összes tenzor azonos adattípussal rendelkezik. A „Torch.float32” és a „Torch.int64” keverési típusai hibákat okozhatnak [3].
5. Statikus elemző eszközök: Használjon olyan eszközöket, mint a Pytea, amely statikusan elemezheti a Pytorch kódot a potenciális tenzor alak hibáinak észlelésére futásideje előtt [4].
6. Konzisztens eszközhasználat: Gondoskodjon arról, hogy az összes tenzor ugyanazon az eszközön (CPU vagy GPU) legyen, mielőtt a műveleteket végrehajtja. A keverőeszközök váratlan viselkedéshez vezethetnek [5].
7. Használja a „Torch.HOL ()` maszkoláshoz: A logikai indexelés helyett a maszkoláshoz (például `maszk [maszk> 0,999] = 1,0”, fontolja meg a „fáklya” használatát. 5].
Ezen iránymutatások betartásával jelentősen csökkentheti az alakhibák előfordulását a Pytorch projektekben.
Idézetek:[1] https://pub.towardssai.net/the-most-common-erors-in-deep-learning-place-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-sape-dimension-huge-number-on-tensor-masking-operation/114606
[6] https://pytorch.org/tutorials/recipes/recipes/tuning_guide.html
[7] https://discuss.pytorch.org/t/image-sape-inconstency/33640
[8] https://stackoverflow.com/questions/65645645/pytorch-sapes-dont-match