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[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.
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