반응형 오류 해결53 [Pytorch] RuntimeError: size mismatch 에러 메시지 설명 이 오류는 PyTorch에서 주로 텐서의 크기 불일치로 인해 발생합니다. 즉, 텐서 간의 연산을 수행할 때, 해당 연산이 기대하는 입력 크기와 실제 텐서의 크기가 맞지 않으면 이 오류가 발생합니다. 주로 신경망의 레이어 간의 크기가 일치하지 않거나, 입력 데이터와 레이블의 크기가 맞지 않을 때 발생합니다. 발생 원인텐서 크기 불일치: 주로 연산 간 텐서의 크기가 일치하지 않을 때 발생합니다. 예를 들어, 행렬 곱셈에서 한 텐서의 마지막 차원 크기와 다른 텐서의 첫 번째 차원 크기가 맞지 않으면 이 오류가 발생합니다.예: (batch_size, 128) 텐서와 (256, 64) 텐서를 곱하려 할 때 크기 불일치로 인한 오류. 네트워크 레이어 크기 불일치: 신경망을 설계할 때, 한 레이어.. 2024. 9. 21. [Pytorch] UserWarning: Using a target size that is different to the input size 경고 메시지 설명 이 경고 메시지는 PyTorch에서 입력 크기와 타겟(레이블) 크기가 다를 때 발생합니다. 이 경고는 오류는 아니지만, 입력과 타겟의 크기가 다를 경우 결과가 예상과 다를 수 있기 때문에 주의해야 합니다. 발생 원인타겟과 입력의 크기 불일치: 주로 신경망 학습 과정에서 입력 데이터와 레이블의 크기가 다를 때 발생합니다. 예를 들어, 회귀 문제에서 모델의 출력이 (batch_size, 1)인데 타겟 레이블의 크기가 (batch_size,)라면 이 경고가 발생할 수 있습니다. 손실 함수의 기대 크기와 불일치: 일부 손실 함수(예: nn.MSELoss, nn.CrossEntropyLoss)는 특정 크기의 입력과 타겟을 기대합니다. 이때, 타겟과 입력의 크기가 다를 경우 경고 메시지가 출력.. 2024. 9. 21. [Pytorch] TypeError: expected Tensor as element 0 in argument 0, but got int 에러 메시지 설명 이 오류는 PyTorch에서 함수가 텐서를 기대하지만, 전달된 인자가 정수(int) 값인 경우 발생합니다. 즉, 함수나 연산에서 입력으로 텐서를 요구하지만, 정수나 다른 자료형이 전달될 때 이 오류가 나타납니다. 발생 원인정수 대신 텐서가 필요한 경우: 특정 PyTorch 연산이나 함수에서 리스트나 정수 대신 텐서가 필요할 때, 정수형 데이터를 전달하면 이 오류가 발생합니다. 리스트 대신 텐서를 기대하는 연산: 예를 들어, torch.cat()이나 torch.stack()과 같은 연산은 텐서 리스트를 기대하지만, 리스트가 아닌 단일 정수나 값이 전달될 경우 오류가 발생합니다. 비 텐서형 데이터 전달: PyTorch의 연산은 주로 텐서 간의 연산을 수행하도록 설계되어 있으며, 정수, .. 2024. 9. 21. [Pytorch] IndexError: Target X is out of bounds 에러 메시지 설명 이 오류는 PyTorch에서 주로 다중 클래스 분류를 다룰 때 발생합니다. 레이블 값이 모델이 예측할 수 있는 클래스 범위를 벗어날 경우 이 오류가 발생합니다. 즉, 타겟(레이블)의 값이 예상하는 클래스 인덱스 범위를 넘어서는 경우입니다. 발생 원인레이블 값이 클래스 범위를 초과: 다중 클래스 분류에서 모델이 예측하는 클래스 수보다 큰 값이 레이블로 지정될 경우 발생합니다. 예를 들어, 모델이 3개의 클래스를 예측하는데 레이블 값이 3 이상일 때 발생할 수 있습니다. 예: nn.CrossEntropyLoss는 레이블 값이 [0, num_classes-1] 범위 내에 있어야 합니다. 클래스 인덱스 오류: 모델이 예측하는 클래스의 개수가 실제로 제공된 레이블과 일치하지 않으면 발생할 수 .. 2024. 9. 21. [Pytorch] AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'numpy' 에러 메시지 설명 이 오류는 PyTorch에서 텐서를 numpy 배열로 변환하려고 할 때, 텐서가 CUDA 디바이스(GPU)에 있을 경우 발생합니다. GPU 텐서는 직접적으로 numpy() 메서드를 사용할 수 없기 때문에, 이 오류가 발생합니다. 발생 원인GPU 텐서에 numpy() 사용 시도: 텐서가 GPU에 있을 때, PyTorch는 해당 텐서를 numpy 배열로 변환하지 못합니다. 이는 numpy 배열이 CPU 메모리에 저장되기 때문에 발생하는 문제입니다. 디바이스와의 불일치: CPU에서 실행 중인 텐서만 numpy() 메서드를 지원하며, GPU 텐서에서는 이 메서드가 작동하지 않습니다. 해결 방법이 오류를 해결하려면 텐서를 먼저 CPU로 이동한 후에 numpy() 메서드를 호출해야 합니다. G.. 2024. 9. 21. [Pytorch] ValueError: Target size (torch.Size([...])) must be the same as input size (torch.Size([...])) 에러 메시지 설명 이 오류는 PyTorch에서 입력 텐서와 타겟(레이블) 텐서의 크기가 일치하지 않을 때 발생하는 일반적인 오류입니다. 주로 손실 함수(예: nn.MSELoss, nn.CrossEntropyLoss)에서 예측 값과 타겟 값의 크기가 다를 때 발생합니다. 발생 원인크기 불일치: 모델의 출력 크기와 레이블의 크기가 다를 때 발생합니다. 예를 들어, 회귀 문제에서 모델의 출력이 (batch_size, 1)이고, 레이블의 크기가 (batch_size,)인 경우, 크기가 불일치하기 때문에 오류가 발생할 수 있습니다. 손실 함수에 맞지 않는 입력 크기: 특정 손실 함수는 입력 크기에 민감합니다. 예를 들어, nn.CrossEntropyLoss는 입력이 (batch_size, num_classes).. 2024. 9. 21. [Pytorch] RuntimeError: Expected object of scalar type Float but got scalar type Long 에러 메시지 설명 이 오류는 PyTorch에서 연산을 수행할 때, 텐서의 데이터 유형이 기대와 다를 때 발생합니다. 주로 모델이 부동소수점(Floating Point) 형식의 데이터를 기대하는 상황에서, 정수형(Long) 데이터를 전달할 경우 발생합니다. 발생 원인데이터 유형 불일치: 대부분의 PyTorch 연산, 특히 신경망 학습과 관련된 연산은 입력 데이터를 Float형으로 기대합니다. 하지만 입력 데이터나 레이블이 Long 형식으로 제공되면 이 오류가 발생할 수 있습니다. 잘못된 텐서 변환: 텐서를 생성할 때나 데이터 로딩 과정에서 데이터 타입을 명시하지 않으면 기본적으로 Long 형식으로 저장될 수 있습니다. 모델이 Float 형식을 요구할 때, 이 불일치로 인해 문제가 발생합니다. 해결 방법.. 2024. 9. 21. [Pytorch] RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered 에러 메시지 설명 이 오류는 PyTorch에서 GPU를 사용해 학습하거나 예측 작업을 수행할 때, GPU 장치에서 발생하는 어설션(assertion) 실패로 인해 발생합니다. 이 오류는 주로 데이터와 모델 설정에서 발생하는 논리적 오류를 GPU가 감지할 때 발생합니다. 발생 원인잘못된 레이블 크기 또는 값: 주로 다중 클래스 분류에서 레이블 값이 범위를 벗어난 경우 발생합니다. 예를 들어, nn.CrossEntropyLoss()를 사용할 때 레이블 값이 클래스 수보다 큰 경우 이 오류가 발생할 수 있습니다.예: 모델이 10개의 클래스를 예측하는데, 레이블 값이 10 이상일 경우. CUDA 비동기 처리: CUDA 작업은 기본적으로 비동기적으로 처리되므로, 오류가 발생했을 때 특정 코드 라인에서 디버깅하기.. 2024. 9. 21. 이전 1 2 3 4 5 6 7 다음 반응형
