Pytorch中常见的报错解决方案

最新推荐文章于 2025-06-13 09:59:53 发布
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分类专栏： pytorch 机器学习 PyTorch学习 文章标签： pytorch
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本文用于记录所在pytorch所遇到过的运行时错误，持续更新。

  1. 变量所在设备（CPU，GPU）不一致问题

RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should be the same

可能原因：现在假设代码要在GPU上运行，并且你已经进行my_model.to(device)操作了。注意只有my_model中的属性（也就是self.开头的变量）才会进行.to(device)。如果出现这个错误，可能是有的中间变量需要手动再显式地.to(device)一下～

  1. 在Conv2d中padding或stride的参数个数错误的问题

RuntimeError: expected padding to be a single integer value or a list of 1 values to match the convolution dimensions, but got padding=[0, 0]

原因一：
对于一张二维图片来说，它的padding也是二维的，即横、纵方向上都需要设置padding（当然这两个数字一般是一样的）。现在为什么提示我们padding应该是一维的呢？一定是输入数据维度不对。

对于Conv2d()来说，它要求的输入的形状是四维的 ( N , C i n , H , W ) (N

最低0.47元/天 解锁文章
2.python/pytorch编程debug
驽马十驾，功在不舍；锲而不舍，金石可镂。
05-10 1万+
快速解决python中的bug，这里总有你需要的。
Pytorch ArcFace人脸属性预测报错 RuntimeError: Dimension out of range (expected to be in range of [-1, 0], bu
Hello Word!
06-18 2403
代码 loss.append(criterion(output, target, )) 报错: RuntimeError: Dimension out of range (expected to be in range of [-1, 0], but got 1) 原因：出现这个问题不一定是 这里 所说的，第一维输入的是0/1不是概率值，也有可能是第一和第二两个维度的shape不匹配，或者说长度不一样导致的。也就是网络的输出和ground truth target的size不匹配。 如果强制修改网络结构的
【Pytorch】xxx.to(device) 时 Runtime Error
...
12-25 1755
最近刚入门pytorch准备使用gpu训练模型，结果运行demo的时候就抛出了Runtime Error，当时我使用的是Jupyter Notebook，jupyter很贴心的给我指出引起报错的代码位置就是一句: xxx.to(device) 这里我的device是cuda:0即gpu设备，报错因为gpu已经被其他程序使用，剩余部分不够跑我的程序，于是我结束了占用gpu的其他无用的进程 首先，在命令行输入 nvidia-smi 查看是哪些进程在占用gpu 然后我们根据描述，找到不需要的进程的PID（进程
多个卷积核卷积
Lucky_Ape的博客
03-22 5597
Week3 第三节 问题：采用2个尺寸为33的卷积核对3通道的55图像进行卷积，padding=0， stride=1，dilation=0 其中 input shape = （3， 5， 5），数据如下： kernel size = 3*3， 第一个卷积核所有权值均为1， 第二个卷积核所有权值均为2，计算输出的feature map尺寸以及所有像素值。 ...
这段代码是什么意思？
xioayanran123的博客
05-20 369
如果 `pretrain=True`：加载在 **ImageNet** 数据集上预训练好的权重（模型已学习通用图像特征）。- **示例**：猫狗分类（`n_classes=2`）或 CIFAR-10（`n_classes=10`）。- 当 `pretrain=True` 时，冻结所有预训练层的权重，**禁止它们在训练中更新**。- **`device`** 可能是 `"cuda"`（GPU）或 `"cpu"`。- **小数据集**：冻结大部分层，仅训练最后的 `fc` 层，防止过拟合。
RuntimeError: one_hot is only applicable to index tensor
zy的博客
11-06 9227
RuntimeError: one_hot is only applicable to index tensor.
Pytorch——报错解析：RuntimeError: Expected to mark a variable ready only once. This error is caused by one
Irving.Gao的博客
10-30 8247
我在做Semi-Supervised任务时遇到了该BUG，因为在写模型时将student的model运行了两次，分别对两组image进行了forward train并计算了loss，因此出现了如下错误，以此记录。
PyTorch中模型加载失败的报错与解决方案
最新发布
shejizuopin的博客
06-13 1125
摘要：本文总结了PyTorch模型加载失败的主要问题和解决方案。常见报错包括文件路径错误(OSError)、文件损坏(RuntimeError)、版本不兼容(RuntimeError)、结构不匹配(RuntimeError)、设备不匹配(RuntimeError)和自定义层加载失败(AttributeError)。针对这些问题分别提供了解决代码示例，如使用os.path.exists检查文件、map_location参数指定设备、去除DataParallel前缀等方法。文章还通过对照表清晰呈现了问题类型、典
解决pytorch-yolov3 train 报错的问题
09-17
此外，当遇到训练过程中的其他问题时，可以查看日志、调试信息，甚至查阅PyTorch官方文档或在线社区（如GitHub、Stack Overflow）来获取解决方案。理解报错信息的含义以及如何根据提示进行代码调整，是提升开发技能...
PyTorch常见报错汇总
weixin_43996337的博客
09-26 1912
Pytorch常见报错汇总
pytorch 计算图报错
06-30
在PyTorch中，计算图（Computational Graph）是自动微分（Automatic Differentiation, autograd）的...遇到这类问题时，一些常见的解决方案包括检查代码逻辑、更新库到最新版本、查看官方文档或社区论坛上的解决方案。
深度学习:pytorch常见错误总结
热门推荐
老潘的博客
12-06 2万+
1、expected CPU tensor (got CUDA tensor)期望得到CPU类型张量，得到的却是CUDA张量类型。很典型的错误，例如计算图中有的参数为cuda型有的参数却是cpu型就会遇到这样的错误。>>> import torch >>> from torch.autograd import Variable >>> a = torch.Tensor([1]) >>> b = to
解决报错：RuntimeError: Expected object of data type 6 but got data type 4 for argument #2 'source'
muli
03-31 1182
报错：RuntimeError: Expected object of data type 6 but got data type 4 for argument #2 ‘source’ 《深度学习框架PyTorch入门与教程》 参考链接：https://www.cnblogs.com/wanghui-garcia/p/10623033.html RuntimeError Tra...
Pytorch高版本(1.0)跑程序出现的几个错误
yo跟着新宇走
04-09 1万+
Pytorch高版本1.0跑程序出现的几个错误错误 output with shape [1, 28, 28] doesn't match the broadcast shape [3, 28, 28]错误 NotADirectoryError: [WinError 267] 目录名称无效。错误 Expected object of scalar type Long but got scalar ...
JSON文件报错解决方法(Expected value at 1:0/Expected 'a' at 8:20)
luckjump的博客
06-28 4054
在构建java项目时，可能会出现.json文件报错(出现红叉叉)，无论怎么调整，而且项目还能正常运行，但是这个红叉叉就是会一直存在，作为具有强迫症的我是不能忍的，下面步骤为错误描述与决解操作。
pytorch学习笔记(Tensor,Variable,nn.Module,optim)
eilot_c的博客
01-30 3915
Tensor(张量) torch.Tensor 默认的是 torch.FloatTensor 数据类型,也可以定义我们自己想要的数据类型 当然也可以创建一个全是0的空的Tensor或者取一个正态分布作为随机初始值 可以像numpy一样通过索引的方式取得其中的元素,同时改变它的值 除此之外可以在Tensor和numpy.ndarray之间相互转换: 判断是否支持GPU,如果...
pytorch常见问题汇总
Jee_King的博客
01-14 2018
一. pytorch 指定GPU （转自http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6836568.html） PyTorch默认使用从0开始的GPU，如果GPU0正在运行程序，需要指定其他GPU。 有如下两种方法来指定需要使用的GPU。 1.类似tensorflow指定GPU的方式，使用CUDA_VISIBLE_DEVICES。 1.1 直接终端中设定： CUDA...
pytorch分布式训练报错
01-01
### PyTorch 分布式训练常见错误及其解决方案 #### 1. GPU资源分配不当 在多GPU环境中启动分布式训练时，如果未正确设置`CUDA_VISIBLE_DEVICES`环境变量，则可能导致程序无法识别预期数量的GPU设备。应确保此环境变量仅包含计划使用的显卡ID，并且这些ID按照期望顺序排列[^1]。 ```bash export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 ``` #### 2. 数据加载器配置不合理 当观察到CPU核心利用率异常低的情况时，这通常意味着数据预处理阶段成为了瓶颈所在。调整`DataLoader`中的`num_workers`参数可有效缓解这一状况；然而需要注意的是，在某些情况下，导入库文件的位置也会影响性能表现——特别是像OpenCV这样的图像处理库应当放置于其他依赖项之后再引入，从而避免潜在冲突影响线程调度机制[^2]。 ```python # 正确做法：先引入PyTorch/Numpy后再引入cv2 import torch import numpy as np import cv2 ``` #### 3. DDP初始化失败或通信障碍 利用`DistributedDataParallel`(DDP)模块能够显著提升并行计算效率的同时保持良好的扩展性。但在实践中可能会遭遇诸如进程间同步失误等问题。为了预防此类情况的发生，建议严格按照官方文档指导完成必要的准备工作，比如指定恰当的启动方式(`torchrun`, `torch.distributed.launch`)以及合理设定相关超参(world_size, rank等)[^3]。 ```python if __name__ == '__main__': # 使用torchrun或其他推荐的方式启动脚本... dist.init_process_group( backend='nccl', # NCCL适用于NVIDIA GPUs间的高效通讯 init_method='env://', world_size=args.world_size, rank=args.rank ) ``` #### 4. Rendezvous协议执行出错 对于支持动态调整规模的应用场景而言，“碰面点”(rendezvous point)扮演着至关重要的角色。它允许集群内的各个成员相互认识彼此的身份信息进而协同工作。一旦该环节出现问题将会阻碍整个系统的正常运作流程。因此务必确认所选方案兼容当前硬件设施并且遵循最佳实践指南来部署相应组件[^4]。 ```python from torch.distributed.elastic.rendezvous import ( get_rendezvous_handler, ) handler = get_rendezvous_handler('c10d') rdzv_config = handler.get_rdzv_backend().get_config() print(f"Rendezvous configuration:\n{rdzv_config}") ```
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