记录Pytorch中遇到的问题

突然发现之前遇到的问题是容易反复遇到的，那就随手做一个整理吧~

1. 在feature层到classifier层中，若出现如下错误：

• 则需要改变FC层的入口参数，如此图中可以改为：

x = x.view(out.size(0), -1)
self.linear = nn.Linear(320, 10) # 320为入口参数

2. 训练中training accuracy有变化，但test accuracy始终为10%(图片分类)：

• 可能是由于learning rate太大导致的，如lr=0.1。可能是由于learning rate太大导致的，如lr=0.1。
• 尝试加入BN层之后优化效果明显，loss不再上下跳动，开始下降。

3.Loss过大，大到几十Billion

最后发现是构建网络的时候忘记加激活函数了，常用的有ReLU和Sigmoid函数。不加的话将是一个线性的网络。

4.准确率突然跳水到某一固定值

调小lr，试试1e-5.考虑这个问题是由于梯度爆炸引起的，但尚未确定，改动weight_decay未产生明显影响。

5.model出现sizes must be non-negative报错

应该计算一下图的大小，可能是图的大小不足以支持convolution的操作了，需要改变conv参数，增加padding等。

6. loss下降，但test acc几乎不变化

• 调整学习率，可能是由于学习率过大导致
• 尝试更换更复杂的模型，以确定程序本身没有问题

7. Caffe转Pytorch中，bn+scale层=bn层，

class torch.nn.BatchNorm2d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)

其中，affine决定了要不要α和β超参数。

8.报错：ValueError: can’t optimize a non-leaf Tensor

找到报错语句所对应的变量，此处为scaling_factors, 在torch.ones()函数中添加device=“cuda”
改动前：

scaling_factors = [torch.ones(2, requires_grad=True).to(device) for _ in range(len(weights_to_be_quantized))]

改动后：

scaling_factors = [torch.ones(2, requires_grad=True, device = "cuda").to(device) for _ in range(len(weights_to_be_quantized))]

即可。

9.报错checkpoint directory found!’ AssertionError: Error: no checkpoint directory found

原因是把默认的参数放到了需指定参数的前面，调整save_model的函数入口参数顺序即可

10.load模型时报错RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for ConvNet:

解决方案：原因是保存模型的时候使用了nn.DataParallel（会把模型保存到.module里），但是load的时候没有使用。把nn.DataParallel定义在load模型之前即可。

11.加载数据集时报错OSError: Not a gzipped file (b’<h’)

实际上检测的不是MNIST/raw里面的.gz文件，而是MNIST/processed里面的training.pt和test.pt文件，从其他编译好的project里面copy即可。

12.运行时报错AttributeError: ‘builtin_function_or_method’ object has no attribute ‘numpy’

改动前：

np_mask = mask.cpu.numpy()

改动后：

np_mask = mask.cpu().numpy()

即可。

12.运行时报错RuntimeError: output with shape [1, 28, 28] doesn’t match the broadcast shape [3, 28, 28]

其实是在把跑cifar10的网络改成了mnist，其中数据预处理需要修改，如图

应为2维而非3维

13.torch.where()的用法

由于在torch中使用for循环遍历速度太慢，采用torch.where()是更好的选择，其用法为

torch.where(a>0,b,c)

torch.where()是一个element-wise的操作，遍历a中每个element，若满足则取b中元素赋值，否则取c。
根据官网，tensor a应该与b和c是broadcasting的，但维度可以不一样。其中的broadcasting需要满足两个条件：

• 每个 tensor 至少有一维
• 遍历所有的维度，从尾部维度开始，每个对应的维度大小要么相同，要么其中一个是 1，要么其中一个不存在。
  因此，在对2D的conv层进行操作时，假设要对out channel进行操作，则可以写成：

# weight.size() = (out_channel, in_channel, kernel_size, kernel_size) in conv2D layer
flags = torch.tensor(2, out_channel, 1, 1, 1) # define flags for first and second slices of in_channel
weight_pos = torch.where(flags[0].detach()>0, self.weight[:, :slipt, :, :], torch.tensor(0.).type(torch.cuda.FloatTensor))

14.tensorboard突然报错ImportError: libcudnn.so.7: cannot open shared object file: No such file or directory

之前一直可以正常显示，突然报错，是环境变量的问题：

source ~/.bashrc
source ~/.zshrc #if using zsh

15.报错RuntimeError: arguments are located on different GPUs at /pytorch/aten/src/THC/generic/THCTensorMathCompareT.cu:15

一般load模型之后，对weights进行一些自定义函数的操作，函数内部可能会出现这个错误，可以

print(weight.device)
print(shift.device)

就会发现weight和shift两个tensor分别在cuda(0)和cuda(1)上，直接

shift = shift.cuda(0)

即可。

16.发现loss和val_acc完全被stuck住了，一直不动，而train_acc会变化

可能是因此计算图断开，在自己定义forward的过程中，要注意避免先定义一个tensor，然后再修改其值的操作，容易导致计算图断开，因此在backward里面无法自动求导更新。
记录一下这次的解决方法，很神奇，在改完以上的东西之后，还将

weight_pos = torch.zeros(out_num)

改为了

weight_pos = torch.randn(out_num) #requires_grad=True

17.以mnist为数据集，加载了pretrain model之后，训练过程中出现一些奇怪的现象，比如val_loss一直不动，而且准确率很低，或者报“Warning: NaN or Inf found in input tensor”

原因可能是学习率设置过大，可以调整为1e-7试一试。

18.报错RuntimeError: expected Double tensor (got Float tensor)

x = x.double() #added
y = f(x)

19. 已安装tensorboard，运行时报错command not found: tensorboard

最简单的方法卸载tensorboard然后重新装，装的时候注意版本问题
我使用的是pytorch 1.1.0古早版本，对应于tensorboard==1.15.0和tensorflow-gpu==1.15.0可用。安装2.x以上的tensorboard会出现兼容问题。

最后

以上就是和谐蚂蚁为你收集整理的记录Pytorch中遇到的问题的全部内容，希望文章能够帮你解决记录Pytorch中遇到的问题所遇到的程序开发问题。

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