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오류 해결52

[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.
[Pytorch] ImportError: No module named 'torch' 에러 메시지 설명  이 오류는 Python에서 torch 라이브러리를 사용하려고 할 때, 해당 라이브러리가 설치되어 있지 않거나, 환경 설정 문제로 인해 제대로 인식되지 않을 때 발생합니다. 발생 원인PyTorch 미설치: 가장 일반적인 원인은 PyTorch가 시스템에 설치되지 않았거나, 올바른 환경에 설치되지 않았을 때입니다. 가상 환경 설정 문제: 프로젝트에서 가상 환경을 사용하는 경우, 해당 환경에 torch 라이브러리가 설치되지 않았을 가능성이 있습니다. Python 패키지 경로 문제: 시스템 경로나 가상 환경의 설정이 잘못되어, Python이 torch 모듈을 찾을 수 없는 경우 발생할 수 있습니다. 해결 방법PyTorch 설치 확인 및 재설치: 먼저, pip 또는 conda를 통해 PyTorc.. 2024. 9. 21.
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