Publié initialement sur Towards AI.
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Des 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
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 , hauteur, largeur ou canaux (par exemple, un tenseur d’image), vous recevrez une erreur de forme d’entrée incorrecte.
import torchimport torch.nn as nn# Définir une classe de réseau neuronal simple SimpleNet(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleNet, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(3 , 32 , 32, 128) # Supposons la forme d’entrée de (3, 32, 32) def forward(self, x) : # aplatir le tenseur x = x.view(-1, 3 , 32 ,… Lisez le blog complet gratuitement sur Medium.
Publié via Vers l’IA