การป้องกันข้อผิดพลาดรูปร่างใน Pytorch เกี่ยวข้องกับการทำความเข้าใจว่าเทนเซอร์มีโครงสร้างอย่างไรและทำให้มั่นใจได้ว่าการดำเนินการจะดำเนินการกับเทนเซอร์ที่มีรูปร่างที่เข้ากันได้ นี่คือกลยุทธ์บางอย่างที่จะช่วยป้องกันข้อผิดพลาดรูปร่าง:
1. ตรวจสอบรูปร่างเทนเซอร์: ตรวจสอบรูปร่างของเทนเซอร์ของคุณก่อนที่จะดำเนินการ คุณสามารถใช้คุณสมบัติ `. shape` เพื่อตรวจสอบขนาดของเทนเซอร์ ตัวอย่างเช่นหากคุณมีเทนเซอร์ `x` คุณสามารถพิมพ์รูปร่างโดยใช้` print (x.shape) `
2. ใช้เลเยอร์ที่เหมาะสม: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าเลเยอร์ในเครือข่ายประสาทของคุณได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการกับรูปร่างอินพุตที่คุณมีให้ ตัวอย่างเช่น `nn.linear ()` เลเยอร์ต้องการเทนเซอร์อินพุตที่จะแบนลงในมิติเดียว คุณสามารถใช้ `nn.flatten ()` เพื่อให้ได้สิ่งนี้ [3]
3. การแพร่ภาพอย่างถูกต้อง: เมื่อดำเนินการระหว่างเทนเซอร์ที่มีรูปร่างที่แตกต่างกันตรวจสอบให้แน่ใจว่ามีการใช้กฎการออกอากาศอย่างถูกต้อง Pytorch จะออกอากาศเทนเซอร์โดยอัตโนมัติเพื่อให้ตรงกับขนาดของกันและกัน แต่สิ่งนี้สามารถนำไปสู่ข้อผิดพลาดหากไม่ได้ทำอย่างถูกต้อง [1] [3]
4. ประเภทข้อมูลที่สอดคล้องกัน: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าเทนเซอร์ทั้งหมดที่เกี่ยวข้องในการดำเนินการมีชนิดข้อมูลเดียวกัน ประเภทการผสมเช่น `torch.float32` และ` torch.int64` สามารถทำให้เกิดข้อผิดพลาด [3]
5. เครื่องมือวิเคราะห์แบบคงที่: ใช้เครื่องมือเช่น PyTea ซึ่งสามารถวิเคราะห์รหัส pytorch ของคุณแบบคงที่เพื่อตรวจจับข้อผิดพลาดรูปร่างเทนเซอร์ที่อาจเกิดขึ้นก่อนรันไทม์ [4]
6. การใช้อุปกรณ์ที่สอดคล้องกัน: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าเทนเซอร์ทั้งหมดอยู่ในอุปกรณ์เดียวกัน (CPU หรือ GPU) ก่อนดำเนินการ อุปกรณ์ผสมสามารถนำไปสู่พฤติกรรมที่ไม่คาดคิด [5]
7. ใช้ `torch.where ()` สำหรับการปิดบัง: แทนที่จะใช้การจัดทำดัชนีบูลีนเพื่อการปิดบัง (เช่น `หน้ากาก [หน้ากาก> 0.999] = 1.0`) ให้พิจารณาใช้` Torch.where () `เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาการจัดทำดัชนีที่อาจเกิดขึ้น 5].
โดยทำตามแนวทางเหล่านี้คุณสามารถลดข้อผิดพลาดรูปร่างที่เกิดขึ้นในโครงการ Pytorch ของคุณได้อย่างมีนัยสำคัญ
การอ้างอิง:[1] https://pub.towardsai.net/the-mommon-errors-in-deep-learning-shape-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-to-to-solve-them/
[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-hapes-dont-match