반응형 오류 해결52 [Pytorch] RuntimeError: Expected object of scalar type Long but found Float 에러 메시지 설명 이 오류는 PyTorch에서 데이터의 자료형이 예상과 일치하지 않을 때 발생합니다. 특정 연산, 특히 손실 함수에서 입력 데이터 또는 타겟 레이블의 자료형이 Float일 때, Long 형식을 기대하면 이 오류가 발생합니다. 발생 원인손실 함수가 Long 형식을 요구: nn.CrossEntropyLoss와 같은 손실 함수는 타겟 레이블이 Long 형식이어야 합니다. 그러나 Float 형식의 레이블이 전달되면 이 오류가 발생할 수 있습니다. 데이터 타입 불일치: 모델의 출력은 보통 Float 형식이지만, 타겟 레이블은 Long 형식이어야 합니다. 만약 모델 입력이나 레이블의 형식이 일치하지 않으면 오류가 발생합니다. 해결 방법타겟 레이블을 Long 타입으로 변환: 타겟 레이블이 Floa.. 2024. 9. 21. [Pytorch] NameError: name 'torch' is not defined 에러 메시지 설명 이 오류는 Python에서 torch 모듈을 사용하려고 할 때 해당 모듈이 정의되지 않았다는 의미입니다. 보통 torch를 사용하기 전에 PyTorch 라이브러리를 임포트하지 않았을 때 발생합니다. 발생 원인torch 모듈 미임포트: torch 모듈을 사용하기 전에 import torch 구문을 작성하지 않은 경우 발생합니다. 잘못된 환경 설정: PyTorch가 설치되어 있지 않거나 잘못된 환경에서 실행될 때, torch가 정의되지 않아서 이 오류가 발생할 수 있습니다. 스크립트 순서 문제: 모듈을 사용하기 전에 적절히 임포트하지 않고, 그 전에 torch 함수나 클래스를 호출할 경우 발생할 수 있습니다. 해결 방법torch 임포트 확인: 코드를 실행하기 전에 반드시 torch 모듈.. 2024. 9. 21. [Pytorch] TypeError: can't convert CUDA tensor to numpy 에러 메시지 설명 이 오류는 CUDA 텐서(GPU 텐서)를 NumPy 배열로 직접 변환하려고 할 때 발생합니다. GPU 텐서는 CUDA 장치에 저장되며, NumPy는 CPU 메모리에서 동작하기 때문에, PyTorch에서 GPU 텐서를 바로 NumPy 배열로 변환할 수 없습니다. 발생 원인GPU 텐서를 NumPy로 변환 시도: PyTorch의 텐서가 GPU에 할당된 상태에서 바로 numpy() 메서드를 호출할 경우, 메모리 위치가 다르기 때문에 변환할 수 없다는 오류가 발생합니다. CPU에서만 NumPy 변환 가능: NumPy는 CPU 기반 라이브러리이므로, GPU에서 계산되는 텐서 데이터를 변환하려면 먼저 GPU에서 CPU로 이동해야 합니다. 해결 방법GPU 텐서를 CPU로 이동 후 변환: 먼저 GP.. 2024. 9. 21. [Pytorch] AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled 에러 메시지 설명 이 오류는 PyTorch가 CUDA를 사용하여 컴파일되지 않았을 때 발생합니다. 즉, PyTorch가 GPU를 사용하도록 설정되지 않았으며, CUDA 지원이 없는 버전을 사용할 때 이 오류가 나타납니다. CUDA는 NVIDIA GPU에서 병렬 처리를 지원하는 플랫폼이기 때문에, GPU 가속을 사용하기 위해서는 PyTorch가 CUDA와 함께 컴파일되어야 합니다. 발생 원인CUDA 미지원 버전의 PyTorch 설치: PyTorch를 설치할 때 CPU 전용 버전이 설치된 경우, GPU를 사용할 수 없기 때문에 이 오류가 발생합니다. CUDA 드라이버 미설치: CUDA 지원을 받으려면 시스템에 CUDA 툴킷과 NVIDIA 드라이버가 설치되어 있어야 합니다. 이러한 드라이버나 툴킷이 없으면 .. 2024. 9. 21. 이전 1 2 3 4 5 6 7 8 ··· 13 다음 반응형
