Pytorch的坑记录

本文记录了PyTorch使用过程中遇到的两个常见问题:LongTensor与float运算可能导致数值变为0的bug,以及RuntimeError: cuda runtime error (59)的错误调试方法。建议在所有运算完成后才转换为long/int类型,且CUDA错误通常需检查指示行之前的代码。

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总说

简要记录一下pytorch中的坑

  1. LongTensor(IntTensor)和float数字操作,直接变成0!

坑1: long tensor的bug?

import torch
a = (torch.rand(3,4)*10).long()
print(a)
要搭建pytorch nerf环境,你需要进行以下几个步骤: 1. 首先,你需要下载并安装pytorch nerf的代码库。你可以从中提供的链接下载该代码库。 2. 下一步是安装必要的依赖项。根据中的引用,你需要安装torch(版本大于等于1.11.0)、imageio、imageio-ffmpeg、matplotlib、configargparse、tensorboard(版本大于等于2.0)、tqdm和opencv-python。你可以使用pip来安装这些依赖项,例如使用命令`pip install torch==1.11.0 imageio imageio-ffmpeg matplotlib configargparse tensorboard>=2.0 tqdm opencv-python`。 3. 如果你还没有安装Python的集成开发环境(IDE),你可以根据中提供的引用下载和安装PyCharm。PyCharm是一款由JetBrains开发的专业Python IDE,适用于开发者。 综上所述,你可以按照以上步骤搭建pytorch nerf环境。记得确保下载正确的代码库和安装所需的依赖项。祝你成功!<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [【记录贴!】记录调试nerf-pytorch踩过的](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_52684085/article/details/127739988)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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