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[Pytorch] RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device 에러 메시지 설명  PyTorch에서 주로 GPU를 사용하는 환경에서 발생하는 이 오류는 모델 또는 데이터가 서로 다른 디바이스(CPU 또는 GPU)에 할당되어 있을 때 발생합니다. PyTorch는 텐서 연산을 수행할 때, 모든 텐서가 동일한 디바이스에 있어야만 연산이 가능합니다. 발생 원인일부 텐서는 CPU에, 다른 일부는 GPU에 할당된 경우. 학습 데이터나 모델의 일부가 다른 디바이스에 분산된 경우. 명시적으로 텐서나 모델을 GPU로 보내지 않았을 때. 예를 들어, 모델이 GPU에 있지만, 입력 데이터는 CPU에 있을 때 이 오류가 발생할 수 있습니다​. 해결 방법텐서 및 모델을 동일한 디바이스로 이동: 모델과 데이터를 GPU로 이동시키기 위해 .to(device) 메서드를 사용합니다.device .. 2024. 9. 22.
[Pytorch] TypeError: cannot unpack non-iterable NoneType object 에러 메시지 설명  이 오류는 Python에서 함수나 메서드가 None 값을 반환했을 때, 이를 언패킹(unpacking) 하려고 시도할 경우 발생합니다. 즉, Python에서 None 객체는 반복(iteration)이 불가능하므로, 언패킹할 수 없습니다. 발생 원인함수가 None을 반환: 함수나 메서드가 None을 반환하고 있지만, 호출 측에서 이를 여러 변수로 언패킹하려고 할 때 발생합니다. 예를 들어, a, b = function() 함수가 None을 반환하면 a와 b에 값을 할당할 수 없기 때문에 오류가 발생합니다.리스트나 튜플 대신 None 반환: 반복 가능한 객체(리스트나 튜플) 대신 None이 반환된 경우에도 오류가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터를 처리하는 함수가 리스트나 튜플을 .. 2024. 9. 21.
[Pytorch] RuntimeError: tensors are on different GPUs 에러 메시지 설명  이 오류는 PyTorch에서 두 텐서가 서로 다른 GPU에 할당되어 있을 때 발생합니다. PyTorch는 텐서 간 연산을 수행할 때, 모든 텐서가 동일한 장치(CPU 또는 GPU)에 있어야 합니다. 텐서가 서로 다른 GPU에 있으면 연산이 불가능하여 이 오류가 발생합니다. 발생 원인다중 GPU 환경: 모델이 여러 GPU에 분산된 상황에서, 하나의 연산이 서로 다른 GPU에 있는 텐서들 간에 수행될 때 발생합니다.텐서 이동 미처리: 텐서를 특정 GPU로 이동시키지 않고, GPU 간 연산을 시도할 때 발생합니다.데이터 로딩 중 GPU 혼선: 여러 GPU를 사용하는 경우, 데이터 로딩 시 특정 GPU에 데이터를 제대로 할당하지 않았을 수 있습니다 해결 방법텐서를 동일한 GPU로 이동: 오류.. 2024. 9. 21.
[Pytorch] AttributeError: 'list' object has no attribute 'size' 에러 메시지 설명  이 오류는 Python에서 리스트(list) 객체가 size()라는 메서드를 가지고 있지 않기 때문에 발생합니다. PyTorch의 텐서(tensor)는 size() 메서드를 사용하여 크기를 확인할 수 있지만, Python의 리스트는 이 메서드를 지원하지 않습니다. 발생 원인리스트에 size() 메서드 호출: size()는 PyTorch 텐서에서만 사용할 수 있는 메서드입니다. 그러나 코드에서 리스트 객체에 size() 메서드를 호출하면 이 오류가 발생합니다.리스트와 텐서 혼동: 데이터 처리 중 텐서를 기대했으나, 리스트가 전달된 경우 리스트에 텐서 메서드를 호출하려 할 때 발생할 수 있습니다​ 해결 방법리스트 길이를 구할 때는 len() 사용: Python의 리스트에서 크기를 확인하려.. 2024. 9. 21.
[Pytorch] RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Model 에러 메시지 설명  이 오류는 PyTorch에서 모델의 state_dict을 로드하는 과정에서 모델 구조와 저장된 파라미터의 불일치로 인해 발생합니다. 즉, 저장된 모델의 가중치와 현재 정의된 모델의 구조가 맞지 않으면 이 오류가 발생합니다. 발생 원인모델 구조 변경: 저장된 가중치와 로드하려는 모델의 아키텍처가 다를 경우, state_dict를 로드할 수 없습니다. 예를 들어, 레이어의 수나 이름이 변경된 경우 발생할 수 있습니다.저장된 state_dict와 모델 레이어 이름 불일치: state_dict에서 저장된 가중치의 키와 현재 모델의 레이어 이름이 일치하지 않을 때 발생할 수 있습니다.부분적으로 저장된 모델: 일부 레이어만 저장된 상태에서 전체 모델에 state_dict를 로드하려고 할 때도 이.. 2024. 9. 21.
[Pytorch] TypeError: 'int' object is not subscriptable 에러 메시지 설명  이 오류는 정수형 객체(int)가 인덱싱이나 슬라이싱(subscriptable)을 지원하지 않는다는 의미입니다. Python에서 리스트, 튜플, 문자열과 같은 시퀀스 자료형은 인덱싱을 통해 개별 요소에 접근할 수 있지만, 정수(int)는 인덱싱이 불가능합니다. 발생 원인정수형에 인덱싱 시도: 정수형 변수에 대해 인덱싱이나 슬라이싱을 시도할 때 발생합니다. 예를 들어, 5[0]과 같이 정수 5에 인덱스를 사용하면 이 오류가 발생합니다. 자료형 착오: 코드에서 정수형 변수라고 생각하지 않은 부분에서 실수로 정수형이 들어간 경우, 이를 시퀀스형으로 착각하고 인덱싱을 시도할 때 발생합니다. 예: a = 5로 정수형을 선언한 후, a[0]으로 접근하려는 경우. 해결 방법자료형 확인: 변수가 정.. 2024. 9. 21.
[Pytorch] RuntimeError: element X of tensors does not require grad and does not have a grad_fn 에러 메시지 설명  이 오류는 PyTorch에서 그래디언트 계산이 필요하지 않은 텐서에 대해 역전파(gradient backpropagation)를 시도할 때 발생합니다. 텐서가 requires_grad=True로 설정되지 않으면 PyTorch는 해당 텐서의 연산 기록을 추적하지 않으며, 그 결과로 grad_fn이 없고, 역전파를 수행할 수 없습니다. 발생 원인requires_grad=False 설정: 텐서가 기본적으로 requires_grad=False로 설정되어 있어, 그래디언트가 계산되지 않도록 설정된 경우. 비활성화된 그래디언트 추적: 코드에서 torch.no_grad() 블록 내에서 연산이 수행되었을 때, 그래디언트가 추적되지 않습니다. 중간 연산에서 그래디언트 추적이 끊어짐: 연산 과정에서 일.. 2024. 9. 21.
[Pytorch] AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape' 에러 메시지 설명  이 오류는 Python에서 NoneType 객체가 shape 속성을 가지고 있지 않기 때문에 발생합니다. 즉, 코드에서 특정 객체가 None인 상태에서 shape 속성을 호출하려고 할 때 발생하는 오류입니다. 이 오류는 주로 변수나 함수의 반환 값이 기대한 대로 데이터나 텐서가 아닌 None일 때 발생합니다. 발생 원인None 반환 또는 값 할당: 함수나 연산에서 반환값이 없거나 None을 반환하는 경우, 해당 객체에서 shape와 같은 속성을 호출하려고 하면 오류가 발생합니다. 예: 함수가 데이터를 반환해야 하는데, 의도치 않게 None을 반환할 때 발생. 잘못된 데이터 처리: 전처리 과정에서 데이터가 올바르게 로드되지 않거나, 텐서가 생성되지 않았을 때 이 오류가 발생할 수 있습니.. 2024. 9. 21.
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