Pytorch学习遇到的问题记录

学习链接:https://github.com/chenyuntc/pytorch-book

第三章 PyTorch基础:Tensor和Autograd

  1. Tensor出现数据类型不匹配问题(在之后遇到类似问题进行同样处理即可)
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    【解决办法】发现a的数据类型是torch.int64,而报错显示这里需要float数据类型,将原语句改为c.scatter_(1, index, b.float())即可
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    在这里插入图片描述
  2. 报错信息显示只有float类型才能计算梯度
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    【解决办法】将int数据类型变为float类型即可
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第六章 实战指南

  1. 对于数据集的处理:按照教程指导从官网下载数据集,包括训练集和测试集,分别分为两个文件夹traintest1,注意到在./data文件夹下也有相同命名的文件,我的处理是把这两个原来的文件删除,然后把新下载的两个数据集替换进去,后面的操作证明确实可行。
    在这里插入图片描述
  2. 处理完数据集,运行如下命令启动训练,发现报错:
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    【解决办法】打开main.py文件,将文件第一行# coding:utf8替换为# -*- coding: utf-8 -*-即可。
  3. 将dataset.py文件中原48行(因为前面我写了注释,故对应我这边51行)T.RandomReSizedCrop(224)应改为T.RandomResizedCrop(224),大小写要纠正,否则会报错。
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  4. 将basic_module.py文件中save函数中定义模型部分进行修改,原来是时间信息通过:进行连接,运行会报错OSError: [Errno 22] Invalid argument: 'checkpoints/squeezenet_0921_10:14:20.pth'
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    【解决办法】将保存文件名称进行修改,我用下划线_进行连接。
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  5. 训练完数据集,运行如下命令进行测试,发现报错:
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    【解决办法】原config.py中存在一个小错误,如下图所示,在定义测试集存放的位置那一行可以发现应改为test_data_root='./data/test1/'
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