Pytorch常见报错整理

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所属分类:深度学习
摘要这里主要会记录一下Pytorch下的常见的报错和解决方案, 可以方便我们来快速解决问题.

简介

这里整理一下自己在使用Pytorch遇到的报错, 和一些解决的方法. 可以帮助之后能快速解决问题. 下面就会按顺序列出自己遇到的问题, 会不时进行更新.

 

raise NotImplementedError

当使用Pytorch搭建模型进行训练的时候, 有的时候会出现raise NotImplementedError的报错, 出现这个的原因是因为model中forward函数出了问题.

Pytorch常见报错整理

这个时候检查forward函数, 可能出现的问题有:

  • forward函数名字拼写是否错误.
  • forward函数处是否多了Tab.

参考资料: Pytorch出现 raise NotImplementedError

 

BrokenPipeError: [Errno 32] Broken pipe

在Pytorch中使用torch.utils.data.DataLoader多进程来加载数据的时候, 会遇到如下的报错.

 

Pytorch常见报错整理

可以通过修改num_works参数为0,只启用一个主进程加载数据集,避免在windows使用多线程即可。在LINUX下好像不是不会出现这个报错的.

  1. dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=8, shuffle=True, num_workers=0)

参考资料: Pytorch 0.4.0 基于Windows 10 问题解决记录

 

Reduce Failed to Synchronise" in F.binary_cross_entropy

这个通常是因为我们的值超出了BCELoss的输入的范围, 这个要求的输入范围是在[0, 1]之间, 我们可以通过在网络的最后取sigmoid来使得其范围在[0, 1]之间.

参考资料: "Reduce Failed to Synchronise" in F.binary_cross_entropy

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王 茂南

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