pytorch调试记录

最新推荐文章于 2023-11-24 09:09:28 发布
原创 最新推荐文章于 2023-11-24 09:09:28 发布 · 163 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#深度学习 #bug

在vscode+pytorch（python3.6.10）环境下调试导师给的Residual Net的GunPoint程序时，出现RuntimeError报错，原因是输入的数据类型（GPU数据类型）与网络参数的类型（CPU数据类型）不符，解决方案是将net = mdl.ResNet()改为net = mdl.ResNet().cuda()。
部署运行你感兴趣的模型镜像

调试报错
RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should be the same
截图
Model.py

说明
在调试运行导师给的程序Residual Net的GunPoint程序时，出现报错，调试结果为输入与网络不符。

原因

  • 输入的数据类型与网络参数的类型不符
  • Input type为torch.cuda.FloatTensor（GPU数据类型）， weight
    type（即net.parameters）为torch.FloatTensor（CPU数据类型）

解决方案
net = mdl.ResNet()
改为↓
net = mdl.ResNet().cuda()

环境
vscode+pytorch环境（python3.6.10）

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Python3.11

Python3.11

Conda
Python

Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言，以其简洁易读的语法而闻名，适用于广泛的应用，包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

指南 3：在 PyTorch 中调试
t631791611的博客
07-30 215
然而，在某些情况下，PyTorch 不会抛出错误，因为未对齐的维度（不幸的是）具有相同的大小。如果你接受输入x尺寸的B \times d_{in}（B是批量维度），并且在您的超参数设置中， B=d_{in}，您最终可能会在错误的维度上执行矩阵乘法，而 PyTorch 未检测到它。在上面的语言示例中，模型会认为“a”比“o”更接近“b”，尽管“a”和“o”都是人声，并且“a”和“b”的接近程度并不相同。如果您定义类似 的参数，您的模型将不会在 GPU 上注册该参数，因为“.to”运算符会创建一个新的张量。
PyTorch调试与可视化：深入探索Hooks的应用
最新发布
m0_62153576的博客
04-11 104
在深度学习的世界里，PyTorch作为一款强大的深度学习框架，为开发者们提供了丰富的工具和功能。今天，我们将深入探讨PyTorch中的Hooks，了解如何利用它们进行调试、可视化激活值以及修改梯度。
Python-使用PySnooper调试PyTorch代码
08-11
Debug PyTorch code using PySnooper
深入探索PyTorch中的调试技巧
DeepViewInsight的博客
09-16 1954
在深度学习中，调试是一项必不可少的技能。希望本文介绍的调试工具和技巧可以帮助你更好地理解和解决PyTorch代码中的问题。通过不断练习和积累经验，你将变得更加熟练，能够更快速地排除问题，提高模型的性能和效率。无论你是新手还是有经验的深度学习从业者，都可以受益于良好的调试技能。继续学习，不断改进，你将成为一位出色的深度学习工程师！
Pytorch调试
03-29 191
这个咋解决？
pytorch程序调试
innocent_cat的博客
05-27 709
问题：RuntimeError: reduce failed to synchronize: device-side assert triggered
精选资源
Pytorch学习记录分享13-OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)
01-04
在本篇PyTorch学习记录中，我们将深入探讨OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术，并结合PyTorch框架进行实现。OCR是计算机视觉领域的一个重要分支，它的目标是从图像中检测并识别出可读的字符，...
PyTorch调试技巧与实战方法详解
标题“pytorch_debugging”明确指向了使用 PyTorch 框架进行调试的相关技术与实践方法，而描述同样为“pytorch_debugging”，说明该资源聚焦于如何在 PyTorch 环境中定位并解决代码中的问题。结合标签“PyTorch, ...
pytorch 源码分析 c++调试 (1) - libtorch调试记录, 进入torch c++源码调试的最方便方案
_
09-07 2214
libtorch-win-shared-with-deps-debug-1.9.0+cpu.zip 查看其 build-hash 内容为: d69c22dd61a2f006dcfe1e3ea8468a3ecaf931aa 去pytorch源码找到该提交 libtorch-win-shared-with-deps-debug-1.9.0+cpu.zip 中只有 .h头文件, 并没有cpp文件， 单步调试mnist.cpp 大致经过若干次step into 会进入到 实际上是cpp中的代码 .
＜Pytorch,Libtorch 调试记录3＞Pytorch模型训练到Libtorch部署到QT软件上
云中飞鹤的博客
11-24 684
打开visual studio的端command prompt。将sln生成了一个.pro以便于在QC中打开。
pytorch代码调试
qq_31355669的博客
07-18 419
RuntimeError: expected type torch.DoubleTensor but got torch.FloatTensor 解决方法： 在输入端添加.float() 参考：https://github.com/pytorch/pytorch/issues/2138
学6——torchsnooper，追踪变量类型和维度的神器
weixin_42640180的博客
06-20 1067
偶然间在头条上看别人推荐的，然后立刻按照试了下，很好用，当时没记录，结果接下来几天就忘了这款神奇是什么了，感觉脑子越来越不好用了，东西看一眼就忘，可能也是什么东西都在网上查，一眼就过了，没有用心的记过，突然想起来库名了，就赶紧记录下来了。 import torch import torchsnooper @torchsnooper.snoop() def myfunc(mask, x): ...
PyTorch代码调试利器_TorchSnooper
kyle1314608的博客
06-09 530
GitHub 项目地址： https://github.com/zasdfgbnm/TorchSnooper 大家可能遇到这样子的困扰：比如说运行自己编写的 PyTorch 代码的时候，PyTorch 提示你说数据类型不匹配，需要一个 double 的 tensor 但是你给的却是 float；再或者就是需要一个 CUDA tensor, 你给的却是个 CPU tensor。比如下面这种： RuntimeError: Expected object of scalar type Double but got
pytorch调试整理
whyerdiku的博客
03-04 3126
RuntimeError: reduce failed to synchronize: device-side assert triggered 原因：使用BCE loss的时候，网络的输出没有用sigmoid函数激活。BCE loss的输入需要在[0,1]之间。 解决方法：nn.Sigmoid() https://github.com/pytorch/pytorch/issues/5560...
Pytorch调试：数据维度变换
qq_40797015的博客
11-30 629
调用确定维度的数据，会出现自动降维，以 ‘:’ 调用，不会降维。
深入浅出：PyTorch 调试详解
DeepViewInsight的博客
09-16 684
在深入研究PyTorch的调试技巧之前，让我们先来了解一下什么是调试。调试是解决计算机程序中出现的错误或问题的过程。这些错误可能导致程序崩溃、产生错误的输出，或者不按照预期工作。调试的目标是找到问题的根本原因并修复它，以确保程序能够正确运行。调试是深度学习开发中的重要部分，它可以帮助你解决各种问题，从简单的代码错误到复杂的模型和数据问题。无论你是新手还是经验丰富的开发者，都可以使用PyTorch的各种调试工具来提高工作效率。希望这篇博客能帮助你更好地理解PyTorch调试的基本原理和方法。
收集到的 PyTorch trick 集锦
MIss-Y的博客
08-13 843
目录： 指定GPU编号 查看模型每层输出详情 梯度裁剪 扩展单张图片维度 独热编码 防止验证模型时爆显存 学习率衰减 冻结某些层的参数 1、指定GPU编号 设置当前使用的GPU设备仅为0号设备，设备名称为/gpu:0：os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" 设置当前使用的GPU设备为0,1号两个设备，名称依次为/...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值