自学教程：PyTorch 编写代码遇到的问题及解决方案

PyTorch编写代码遇到的问题

错误提示：no module named xxx

xxx为自定义文件夹的名字

因为搜索不到，所以将当前路径加入到包的搜索目录

解决方法：

import syssys.path.append('..') #将上层目录加入到搜索路径中sys.path.append('/home/xxx') # 绝对路径import ossys.path.append(os.getcwd()) #  #将当前工作路径加入到搜索路径中

还可以在当前终端的命令行设置

export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:./

错误提示：AttributeError: ‘NoneType' object has no attribute ‘shape' height, width, channel = img.shape

在Linux系统下img.shape报错AttributeError: ‘NoneType' object has no attribute ‘shape'

img=cv2.imread()，读取一张图片时，img.shape是包含三个量的元组，分别是：

img.shape[0]：图像的高度

img.shape[1]：图像的宽度

img.shape[2]：图像的通道数

解决方法：读的文件出错 或者查看文件路径是否正确

错误提示 ：TypeError: slice indices must be integers or None or have an index method

cropped_im = img[ny1 : ny2, nx1 : nx2, :]

解决方法：需要将ny1 : ny2, nx1 : nx2转换成int类型

错误提示 ：Input type (torch.cuda.DoubleTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be the same

以下三小段分别是Data type CPU tensor GPU tensor

32-bit floating point torch.FloatTensor torch.cuda.FloatTensor

64-bit floating point torch.DoubleTensor torch.cuda.DoubleTensor

出错在类型转换

np.float更改为np.float32

import torchvision.transforms as transformsimport numpy as nptransform = transforms.ToTensor()def convert_image_to_tensor(image):    """convert an image to pytorch tensor        image: numpy array , h * w * c        image_tensor: pytorch.FloatTensor, c * h * w        """    image = image.astype(np.float32)     return transform(image)

错误提示：RuntimeError: zero-dimensional tensor (at position 0) cannot be concatenated

版本问题 旧式写法

import torchx = torch.tensor(0.1)y = torch.tensor(0.2)z = torch.cat((x, y))

改成新式写法

x = torch.tensor([0.1])y = torch.tensor([0.2])z = torch.cat((x, y))print(z)

结果

tensor([0.1000, 0.2000])

错误提示：TypeError: ‘float' object is not subscriptable

多了下标 a = x.tolist()[0]

去除下标 a = x.tolist()

错误提示：argument ‘input' (position 1) must be Tensor, not list

需要将list转换成tensor

假设a是list

torch.tensor(a)

GPU模型和CPU模型之间的转换

假设原来保存的是GPU模型，要转换为CPU模型

torch.save(model, os.path.join( "./complete.pth"))cpu_model = torch.load("./complete.pth", map_location=lambda storage, loc: storage)dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)

假设原来保存的是CPU模型，要转换为GPU模型

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")torch.save(model, os.path.join( "./complete.pth"))gpu_model = torch.load("./complete.pth", map_location=lambda storage, loc: storage.cuda)dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)dummy_input = dummy_input.to(device)

错误提示 RuntimeError: Subtraction, the - operator, with a bool tensor is not supported. If you are trying to invert a mask, use the ~ or logical_not() operator instead.

原代码

# Store only unsuppressed boxes for this classimage_boxes.append(class_decoded_locs[1 - suppress])image_labels.append(torch.LongTensor((1 - suppress).sum().item() * [c]).to(device))image_scores.append(class_scores[1 - suppress])

更改为

image_boxes.append(class_decoded_locs[~suppress])image_labels.append(torch.LongTensor((~ suppress).sum().item() * [c]).to(device))image_scores.append(class_scores[~suppress])

错误提示 RuntimeError: Expected object of scalar type Byte but got scalar type Bool for argument #2 ‘other' in call to _th_max

原代码

suppress = torch.zeros((n_above_min_score), dtype=torch.uint8).to(device) 

更改为

suppress = torch.zeros((n_above_min_score), dtype=torch.bool).to(device)  

UserWarning: volatile was removed and now has no effect. Use with torch.no_grad(): instead.

#之前旧版本...x = Variable(torch.randn(1), volatile=True)return x#新版with torch.no_grad():    ...    x = torch.randn(1)return x

错误提示

RuntimeError: Attempting to deserialize object on CUDA device 1 but torch.cuda.device_count() is 1. Please use torch.load with map_location to map your storages to an existing device.

或者是 RuntimeError: expected device cuda:0 but got device cuda:1

错误原因之一

使用了CUDA 1显卡训练保存的模型文件,使用CUDA 0验证

代码中写了

device = torch.device(“cuda” if torch.cuda.is_available() else “cpu”)

可以在命令行设置让哪些GPU可见

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 #GPU编号export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3#4张显卡可见

也可以在代码里改成

checkpoint = torch.load(checkpoint,map_location=‘cuda:0')

错误提示

raise ConnectionError(e, request=request)
requests.exceptions.ConnectionError: HTTPConnectionPool(host='localhost', port=8097): Max retries exceeded with url: /update (Caused by NewConnectionError('<urllib3.connection.HTTPConnection object at 0x7f3111915e80>: Failed to establish a new connection: [Errno 111] Connection refused',))
Exception in user code:

解决方案

因为没有启动visdom可视化程序，所有报错

在终端执行命令 visdom之后就能看到如下信息

Checking for scripts.It's Alive!INFO:root:Application StartedYou can navigate to http://localhost:8097

nn.Module.cuda() 和 Tensor.cuda()

无论是对于模型还是数据，cuda() 都能实现从CPU到GPU的内存迁移，但是他们的作用效果有所不同。

Model:

model = model.cuda()model.cuda()

上面两句能够达到一样的效果，即对model自身进行的内存迁移

Tensor:

model = Model()tensor = torch.zeros([2, 3, 10, 10])model.cuda()tensor.cuda()tensor_cuda = tensor.cuda()model(tensor) # 会报错model(tensor_cuda) # 正常运行

和 nn.Module 不同，调用 tensor.cuda 只是返回这个 tensor 对象在 GPU 内存上的拷贝，而不会对自身进行改变。因此必须对 tensor 进行重新赋值，即 tensor = tensor.cuda()

PyTorch 0.4 计算累积损失的不同

以广泛使用的模式 total_loss += loss.data[0] 为例。Python0.4.0 之前，loss 是一个封装了 (1,) 张量的 Variable，但 Python0.4.0 的 loss 现在是一个零维的标量。对标量进行 索引是没有意义的（似乎会报 invalid index to scalar variable 的错误）。使用 loss.item() 可以从标量中获取 Python 数字。所以改为：

total_loss = total_loss + loss.item()

如果在累加损失时未将其转换为 Python 数字，则可能出现程序内存使用量增加的情况。这是因为上面表达式的右侧原本是一个 Python 浮点数，而它现在是一个零维张量。因此，总损失累加了张量和它们的梯度历史，这可能会产生很大的 autograd 图，耗费内存和计算资源。

自适应 CPU 和 GPU设备的 trick

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")model = Model().to(device)total_loss = 0for input, target in train_loader: input, target = input.to(device), target.to(device) ... total_loss = total_loss + loss.item()with torch.no_grad(): for input, target in test_loader: ...

torch.Tensor.detach的使用

官方说明：Returns a new Tensor, detached from the current graph,The result will never require gradient

假设有模型 A 和模型 B，我们需要将 A 的输出作为 B 的输入，但训练时我们只训练模型 B. 那么可以这样做：

input_B = output_A.detach

它可以使两个计算图的梯度传递断开，从而实现我们所需的功能。

pytorch中loss函数的参数设置

以CrossEntropyLoss为例：

CrossEntropyLoss(self, weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='elementwise_mean')

若 reduce = False，那么 size_average 参数失效，直接返回向量形式的 loss，即batch中每个元素对应的loss.

若 reduce = True，那么 loss 返回的是标量：

如果 size_average = True，返回 loss.mean.

如果 size_average = False，返回 loss.sum.

weight : 输入一个1D的权值向量，为各个类别的loss加权，如下公式所示：

ignore_index : 选择要忽视的目标值，使其对输入梯度不作贡献。如果 size_average = True，那么只计算不被忽视的目标的loss的均值。

reduction : 可选的参数有：‘none' | ‘elementwise_mean' | ‘sum', 正如参数的字面意思。

多GPU的处理机制

使用多GPU时，应该记住 PyTorch 的处理逻辑是：

在各个GPU上初始化模型。

前向传播时，把batch分配到各个GPU上进行计算。

得到的输出在主GPU上进行汇总，计算loss并反向传播，更新主GPU上的权值。

把主GPU上的模型复制到其它GPU上。

训练时损失出现nan的问题

训练模型时出现损失为 nan 的情况

可能导致梯度出现 nan 的三个原因：

梯度爆炸。也就是说梯度数值超出范围变成 nan. 通常可以调小学习率、加 BN 层或者做梯度裁剪来试试看有没有解决。

损失函数或者网络设计。比方说，出现了除 0，或者出现一些边界情况导致函数不可导，比方说log(0)、sqrt(0).

脏数据。可以事先对输入数据进行判断看看是否存在 nan.

补充一下nan数据的判断方法：

注意！像 nan 或者 inf 这样的数值不能使用 == 或者 is 来判断！为了安全起见统一使用 math.isnan 或者 numpy.isnan 吧。

import numpy as npif np.any(np.isnan(input.cpu().numpy())): print("Input data has NaN!")if(np.isnan(loss.item())): print("Loss value is NaN!")

pytorch 内存泄漏

torch.as_tensor(data, dtype=None,device=None)->Tensor : 为data生成tensor。

如果data已经是tensor，且dtype和device与参数相同，则生成的tensor会和data共享内存。如果data是ndarray,且dtype对应，devices为cpu，则同样共享内存。其他情况则不共享内存。

import torchimport numpya = numpy.array([1, 2, 3])t = torch.as_tensor(a)

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持51zixue.net。