OuiDes erreurs de forme se produisent lorsque la forme du tenseur d’entrée ne correspond pas à la forme attendue pour l’opération du tenseur. Ces erreurs se produisent assez souvent lorsqu’il s’agit de réseaux neuronaux complexes.

Voici quelques erreurs dans Pytorch :

• Forme d’entrée incorrecte
• Inadéquation de la taille du lot
• Erreurs de diffusion
• Dimensions du tenseur incompatibles en général

1. Erreurs de forme d’entrée incorrectes

Dans PyTorch, des erreurs de forme d’entrée incorrectes se produisent lorsque la forme d’un tenseur d’entrée dans la couche de réseau neuronal diffère de la forme prévue pour cette couche. Cela peut se produire pour diverses raisons, notamment l’utilisation d’une forme d’entrée inappropriée pour la couche initiale du réseau, la fourniture de tenseurs de formes incompatibles entre les couches ou une refonte erronée des tenseurs.

Considérons un réseau neuronal de base avec une couche d’entrée qui accepte des tenseurs d’entrée de formes telles que batch_size , num_features. Si vous essayez de fournir un tenseur d’entrée avec une forme différente, telle que batch_size , height, widthou channels (par exemple, un tenseur d’image), vous recevrez une erreur de forme d’entrée incorrecte.

import torch
import torch.nn as nn
# Define a simple neural network
class SimpleNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(SimpleNet, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(3 , 32 , 32, 128)  # Assume input shape of (3, 32, 32)
def forward(self, x):                       # flatten tensor
x = x.view(-1, 3 , 32 , 32)  
x = self.fc1(x)
return x
# Create an instance of the network
net = SimpleNet()
# Create an input tensor with incorrect shape
input_tensor = torch.randn(5, 3, 16, 16)  # Batch of 5 RGB images of size 16x16
# Try to pass the input tensor through the network
try:
output = net(input_tensor)
except Exception as e:
print(f"Error: {e}")

Être plus précisaprès avoir importé les bibliothèques requises, nous avons défini un réseau de neurones. SimpleNet est un réseau de neurones…