使用pytorch時所遇到的問題總結

使用pytorch時所遇到的問題總結

1、ubuntu vscode切換虛擬環境

在ubuntu系統上，配置工作區資料夾所使用的虛擬環境。之前筆者誤以為只需要在vscode內建的終端上將虛擬環境切換過來即可，後來發現得通過配置vscode的直譯器（interpreter）具體方法如下：

選中需要配置的資料夾，然後點選vscode左下角的寫有「python ***」的位置（或者使用快捷鍵「ctrl+shift+p」）--》選擇資料夾--》從直譯器列表中選擇要用的直譯器。完成設定後，會在資料夾下面多出乙個名為「.vscode」的資料夾，其中會多出乙個名為「settings.json」的檔案，經過設定後該檔案內會多出乙個條目來指向虛擬環境中的python的路徑，例如：python.pythonpath:"/home/lh/anaconda3/envs/pytorch/bin/python"。

2、使用dataloader時報錯：raise runtimeerror('already started')

出錯位置在使用dataloader時，將引數「num_workers」設定為大於0的值了，推測原因是沒有開啟多執行緒功能，解決方法為將num_workers設定為0。如果需要要使用多個子執行緒來載入資料，那麼就需要讓主程式在「if __name__ = 'main'"中執行。

3、pytorch中使用tensorboard

問題（1）： import error:tensorboard logging requires tensorboard with python summary writer installed

這是由於當前的環境中沒有安裝tensorboard。如果電腦上安裝有anaconda，那麼直接使用命令「conda install tensorboard」即可。

問題（2）：調出tensorboard介面

當在程式中呼叫summarywriter之後，在控制台中會給出如下資訊：

其中需要注意的是「--port 41889」。然後我們在控制台中輸入命令「tensorboard --logdir='log' --port=41889」，--logdir用來指向之前所指定的日誌目錄，--port就是之前控制台中給出的埠號。輸入指令後，控制台中會給出乙個**，開啟該**就可以在瀏覽器中開啟tensorboard介面了。

4、pytorch使用dataloader時，報出「typeerror:default_collect:batch must contain tensors, numpy arrays, numbers,dicts or lists; found 」

這是因為在建立torchvision.dataset物件的時候沒有將資料庫內的影象轉為torch張量，在建立資料庫物件的時候將引數transform進行如下設定就可以了：transform=transform.totensor()。

5、runtimeerror:input type (torch.floattensor) and weight type (torch.cuda.floattensor) should be the same

這是由於傳入模型的資料是放在cpu記憶體中的，而模型本身被放置在gpu記憶體中了。因此只需要將輸入的資料放置到gpu記憶體中就可以解決問該問題了。

6、pytorch，同名函式後面加乙個'_'，例如：'clamp()'與'clamp_()'

一般來說，如果函式後帶了乙個下劃線，就意味著在改變當前張量的值的同時返回乙個修改後的副本；如果不帶下劃線，那麼就只返回修改後的副本，而不改變原來張量的值。例如：

import

torch
a=torch.rand(3)
print('
a:{}
'.format(a))
print("
clamp效果：")
b=a.clamp(0, 0.5)
print('
b:{}
'.format(b))
print('
a:{}
'.format(a))
print("
clamp_效果：")
b=a.clamp_(0, 0.5)
print('
b:{}
'.format(b))
print('
a:{}
'.format(a))

7、python中(1)與(1,)的區別

『(1)』這種寫法得到的是乙個int型別的資料，而『(1, )』得到的是乙個turple型別的資料。驗證如下：

8、tqdm進度條

tqdm.update()所傳入的引數指的是進度條前進的步長，而不是當前進度。

使用pytorch時遇到的問題彙總 二

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