반응형 전체 글122 [Pytorch] AttributeError: module 'torch.nn' has no attribute 'ModuleList' 에러 메시지 설명 이 오류는 PyTorch에서 torch.nn.ModuleList를 잘못 호출하거나 모듈을 불러오지 못할 때 발생합니다. ModuleList는 PyTorch의 torch.nn 모듈 내에서 신경망의 계층을 리스트 형태로 관리할 수 있게 해주는 클래스입니다. 이 오류는 보통 ModuleList를 잘못 임포트하거나, 다른 부분에서 실수로 발생할 수 있습니다. 발생 원인잘못된 호출 또는 오타: torch.nn.ModuleList를 사용할 때 오타 또는 잘못된 호출을 할 경우 이 오류가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, Modulelist 또는 modulelist처럼 대소문자가 맞지 않으면 오류가 발생합니다. 잘못된 버전의 PyTorch 사용: 오래된 버전의 PyTorch를 사용하고 있을 때, .. 2024. 9. 21. [Pytorch] RuntimeError: Expected object of scalar type Float but got scalar type Double 에러 메시지 설명 이 오류는 PyTorch에서 데이터의 자료형이 예상한 것과 다를 때 발생합니다. PyTorch 연산이 Float 형식의 데이터를 기대하고 있지만, 입력된 데이터가 Double 형식일 때 이 오류가 발생합니다. Float과 Double은 모두 부동소수점 자료형이지만, PyTorch에서 주로 사용하는 자료형은 Float입니다. 발생 원인데이터의 자료형 불일치: PyTorch 연산이 Float을 기대하지만, 모델에 전달된 데이터나 텐서가 Double 형식일 때 발생합니다. 잘못된 입력 데이터형: 입력 데이터가 Double 형식으로 로드되었거나, 중간 연산에서 Double로 변환되었을 수 있습니다. 해결 방법자료형 변환: 텐서의 자료형을 Float 형식으로 변환하여 오류를 해결할 수 있습니.. 2024. 9. 21. [Pytorch] RuntimeError: bool value of Tensor with more than one value is ambiguous 에러 메시지 설명 이 오류는 PyTorch 텐서가 여러 값을 가지고 있을 때, 이를 불리언(bool) 값으로 평가하려고 할 때 발생합니다. Python에서는 리스트나 배열 등의 자료형에 대해 단일 불리언 값을 결정할 수 없기 때문에, 텐서에 대해 if, and, or와 같은 조건문 연산을 사용할 때 오류가 발생할 수 있습니다. 발생 원인여러 값을 가진 텐서를 조건문에 사용: 텐서가 여러 값을 가지고 있을 때, 이를 단일 불리언 값으로 평가하는 것이 불가능합니다. 예를 들어, if tensor: 또는 if tensor > 0:와 같은 구문에서 텐서가 여러 값을 가지면 PyTorch는 이것을 평가할 수 없습니다. 텐서를 직접 조건식에 사용: 텐서를 조건문에 직접 사용하는 경우, 모든 텐서의 값을 비교해야 .. 2024. 9. 21. [Pytorch] TypeError: 'module' object is not callable 에러 메시지 설명 이 오류는 Python에서 모듈(module) 자체를 함수처럼 호출하려고 할 때 발생합니다. 모듈은 함수처럼 호출할 수 없으며, 모듈 내부의 함수나 클래스를 호출해야 합니다. 발생 원인모듈을 함수처럼 호출: import된 모듈 자체를 함수처럼 잘못 호출할 경우 발생합니다. 예를 들어, import torch 후에 torch()로 호출하면 이 오류가 발생합니다. 모듈과 함수 이름 충돌: 모듈과 함수의 이름이 같은 경우, 모듈을 함수처럼 호출하는 실수를 할 수 있습니다. 예: import torch 후 torch()로 호출하는 상황. 잘못된 함수 호출: 특정 모듈 내에서 제공되는 함수가 아닌 모듈 자체를 호출하는 경우 발생합니다. 해결 방법올바른 함수 호출: 모듈이 아닌 모듈 내부의 .. 2024. 9. 21. [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. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 21 다음 반응형
