pytorch中遇到的常见的错误处理

1、RutimeError: Expected object of scalar type Float but got scalar type Double for argument #2 'mat1'

当出现以上问题时候，是格式错误：

错误语句：

model_train_x = torch.tensor(model_train_x.values) 

该语句中，tensor的默认类型是Float64,需要修改类型成为float32才可以

网上大多数的修改意见是：

1、model_train_x = torch.from_numpy(model_train_x.astype(np.float32)) 
2、model_train_x = torch.from_numpy(model_train_x.values) 

我试了一下不是很可行，依然在报错，我采用如下的操作进行处理之后，操作成功：

model_train_x = torch.tensor(model_train_x.values,dtype=torch.float32)

2、pytorch的形状更改：

我们在改变torch的类型的时候，通常需要进行reshape：

正确的改该方式为：

moodel_train_x = torch.reshape(model_train_x,(1,192,25))
其中model_train_x为处理好的tensor数据，（a,b,c）为更改的形状

3、ValueError: expected sequence of length 72 at dim 1 (got 167)

这个问题出现在对tensor的转换中

tensor的转换要求内部的数组维度相同：例如

model_train_x = [[1],[2,3],[3,4,5,6,6]]
model_train_y = torch.tensor(model_train_y,dtype=torch.float32)

是不可行的，，需要调整数据子集的长度。

4、Cannot convert a symbolic Tensor (lstm/strided_slice:0) to a numpy array.

转换的问题，解决方案之一就是看看numpy版本是否合适

pip install -U numpy==1.19.2

安装新版本的numpy

5、ValueError: ('Lengths must match to compare', (20631,), (4,))

我产生问题的行数：

##错误代码
engno = [1,2,3,4]
for numb in engno:
    eng_df = train_df[train_df['id']==engno]

错误在于将数组进行了赋值

改正后可以运行的，该问题就是将数组赋值给了单个值

##错误代码
engno = [1,2,3,4]
for numb in engno:
    eng_df = train_df[train_df['id']==numb]

6、keras-tcn:ModuleNotFoundError: No module named 'tcn' No module named 'TCN' 

在你安装好keras-tcn包的时候，如果发现，使用

import tcn
from tcn import *

是不出问题的 ，但是在引入TCN等包的时候发现了问题。

解决方法一：

复制tcn包到anaconda的目录下。注意，这里是安装后产生的tcn的包，并非keras-tcn包

解决方法 二：

使用以下命令：

import sys
sys.path.append("tcn文件所在的位置")

解决方法三：

如果以上两种方法都不好用。试着查看一下，看看上一级乃至上上级别文件夹的命名是否与tcn冲突

7、pycharm在安装成功后发现在setting中搜索不到自己安装好的包

将conda的那个图标点灭，让pycharm去仓库中搜索

8、Unknown layer: TCN

在load_model时候，处理自定义函数，需要在函数中添加说明

解决方法就是在custom_objects中添加如下说明

"TCN":TCN

添加过后成为如下 

load_model("../final_get/tcn_final/" + filename + ".h5",custom_objects={"rmse": rmse, "k_score": k_score,"TCN":TCN})

9、Fatal Python error: init_sys_streams: can't initialize sys standard streams

这个问题，最坑人，一定要注意不要在项目中设置名字为abc.py的文件，否则就会报这个错误。该错误就是，在io.py调用了abc.py过程中，指向不明确导致该类问题。