代码纠错

本文针对PyTorch环境下常见的错误进行解析,包括ValueError关于矩阵维度的问题、找不到torch模块的情况、如何正确使用GPU加速计算以及解决matplotlib和pandas模块缺失的步骤。通过调整JupyterNotebook的内核设置、激活并安装所需模块、确保数据同步至GPU,有效避免和解决这些问题。

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Python

ValueError: matrix must be 2-dimensional

PyTorch

  • print(loss.grad_fn)
    print(loss.grad_fn.next_functions[0][0])
    print(loss.grad_fn.next_functions[0][0].next_funtions[0][0])
    在这里插入图片描述

  • 在import torch时报错:
    No module named ‘torch’
    在这里插入图片描述
    研究后发现,在用Jupyter Notebook创建ipynb文件时,不能选择python 3,而应该选择python for deeplearning,问题就解决了。

  • 运行Jupyter Notebook时报错No Module Named matplotlib/pandas。

    环境是win10,打开命令行程序,输入activate pytorch激活环境。然后输入pip install matplotlib/pandas安装即可。

  • Unknown Error

    在试图将神经网络net送至GPU,即执行net = net.to(device)时,往往会报这种错。经过一番研究后我发现,这种问题出现的原因是没有在执行该语句前,将涉及到的数据如输入数据、标签数据等送入GPU。在将它们送入GPU后再执行该语句,命令就能正常执行了。

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