【深度之眼】Pytorch框架班第五期-Pytorch中常见的报错信息与课程总结_神经网络模型加载时报错缺少linear4

报错： ValueError: num_samples should be a positive integer value, but got num_samples=0
可能的原因：传入的Dataset中的len(self.data_info)==0，即传入该dataloader的dataset里没有数据
解决方法：

1. 检查dataset中的路径，路径不对，读取不到数据。
2. 检查Dataset的__len__()函数为何输出为零

2
报错：TypeError: pic should be PIL Image or ndarray. Got <class ‘torch.Tensor’>
可能的原因：当前操作需要PIL Image或ndarray数据类型，但传入了Tensor
解决

1. 检查transform中是否存在两次ToTensor()方法
2. 检查transform中每一个操作的数据类型变化

3
报错：RuntimeError: invalid argument 0: Sizes of tensors must match except in dimension 0. Got 93 and 89 in dimension 1 at /Users/soumith/code/builder/wheel/pytorch-src/aten/src/TH/generic/THTensorMath.cpp:3616
可能的原因：dataloader的__getitem__函数中，返回的图片形状不一致，导致无法stack
解决方法：检查__getitem__函数中的操作

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报错：
conv: RuntimeError: Given groups=1, weight of size 6 1 5 5, expected input[16, 3, 32, 32] to have 1 channels, but got 3 channels instead
linear: RuntimeError: size mismatch, m1: [16 x 576], m2: [400 x 120] at …/aten/src/TH/generic/THTensorMath.cpp:752
可能的原因：网络层输入数据与网络的参数不匹配
解决方法：

1. 检查对应网络层前后定义是否有误
2. 检查输入数据shape

5
报错：AttributeError: ‘DataParallel’ object has no attribute ‘linear’
可能的原因：并行运算时，模型被dataparallel包装，所有module都增加一个属性 module. 因此需要通过 net.module.linear调用
解决方法：

1. 网络层前加入module.

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报错:
RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False. If you are running on a CPU-only machine, please use torch.load with map_location=torch.device(‘cpu’) to map your storages to the CPU.
可能的原因：gpu训练的模型保存后，在无gpu设备上无法直接加载
解决方法：

1. 需要设置map_location=“cpu”

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报错：
AttributeError: Can’t get attribute ‘FooNet2’ on <module ‘main’ from ’
可能的原因：保存的网络模型在当前python脚本中没有定义
解决方法：

1. 提前定义该类

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报错：
RuntimeError: Assertion `cur_target >= 0 && cur_target < n_classes’ failed. at …/aten/src/THNN/generic/ClassNLLCriterion.c:94
可能的原因：

1. 标签数大于等于类别数量，即不满足 cur_target < n_classes，通常是因为标签从1开始而不是从0开始
   解决方法：
2. 修改label，从0开始，例如：10分类的标签取值应该是0-9

9
报错：
RuntimeError: expected device cuda:0 and dtype Long but got device cpu and dtype Long
Expected object of backend CPU but got backend CUDA for argument #2 ‘weight’
可能的原因：需计算的两个数据不在同一个设备上
解决方法：采用to函数将数据迁移到同一个设备上

10
报错：
RuntimeError: DataLoader worker (pid 27) is killed by signal: Killed. Details are lost due to multiprocessing. Rerunning with num_workers=0 may give better error trace.
可能原因：内存不够（不是gpu显存，是内存）
解决方法：申请更大内存

11
报错：图片: https://uploader.shimo.im/f/4ujiSGLKjHoDp561.png
RuntimeError: reduce failed to synchronize: device-side assert triggered
可能的原因：采用BCE损失函数的时候，input必须是0-1之间，由于模型最后没有加sigmoid激活函数，导致的。
解决方法：让模型输出的值域在[0, 1]

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报错：RuntimeError: unexpected EOF. The file might be corrupted.
torch.load加载模型过程报错，因为模型传输过程中有问题，重新传一遍模型即可

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报错：UnicodeDecodeError: ‘utf-8’ codec can’t decode byte 0xff in position 1: invalid start byte
可能的原因：python2保存，python3加载，会报错
解决方法：把encoding改为encoding=‘iso-8859-1’
check_p = torch.load(path, map_location=“cpu”, encoding=‘iso-8859-1’)

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报错：RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should be the same
问题原因：数据张量已经转换到GPU上，但模型参数还在cpu上，造成计算不匹配问题。
解决方法：通过添加model.cuda()将模型转移到GPU上以解决这个问题。或者通过添加model.to(cuda)解决问题

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报错：RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR
问题原因：jupyter notebook中调用了cuda，但没有释放
解决方法：把对应的ipynb文件shutdown就可以了
时间：2020-05-12

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报错: RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 46.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 54.79 MiB already allocated; 39.30 MiB free; 74.00 MiB reserved in total by PyTorch)

原因: 可以看出在GPU充足的情况下无法使用,本机有两个GPU,其中一个GPU的内存不可用?

解决办法:在model文件(只有model中使用了cuda)添加下面两句:
import os
os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES’]=‘2, 3’

时间:2020-05-14

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图片: https://uploader.shimo.im/f/9tORIwriOJ5CqDsk.png问题描述：在原有自定义数据集上模型运行正常，但是更换数据集后报错
解决方案：这个问题是loss反向传播导致的，根源就是label标签不是连续的（四分类标签：0,1,128,255），pytorch好像隐含的要求标签连续性（四分类标签：0,1,2,3）要不backforward就不知道如何计算了

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报错：OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized错误提示
原因：用的是pytorch ==1.5，版本高于1.2
解决办法1：治本的办法是再建一个虚拟环境，装1.2版本；
解决办法2：import os
os.environ[“KMP_DUPLICATE_LIB_OK”]=“TRUE”

时间：2020年9月4日
贡献者：pytorch框架第五期2群Eric
原文地址：https://shimo.im/docs/PvgHytYygPVGJ8Hv