从入门到炼丹，AI 炼丹师养成记——PyTorch+DeepLearning 调试全记录

用 PyTorch 进行深度炼丹：常见陷阱与破解之道

踏上深度学习炼丹之路，难免会遇到各种各样的报错和坎坷。为了助各位炼丹师少走弯路，本文将分享我宝贵的炼丹心得，揭秘 PyTorch 中最常见的五大炼丹陷阱及其破解之道。

陷阱 1：load() 参数缺失

model = torch.load('model.pth')

当试图加载模型时，可能会遇到如下错误：

TypeError: load() missing 1 required positional argument: 'f'

这是因为 torch.load() 函数需要两个参数：待加载模型文件路径和一个 map_location 参数，该参数指定权重映射到的设备。例如，要将权重映射到 GPU，可使用以下代码：

model = torch.load('model.pth', map_location=torch.device('cuda'))

陷阱 2：无法从 Google Drive 加载

当尝试从 Google Drive 加载模型时，可能会遇到如下错误：

OSError: Can not load from Google Drive; did you forget to mount your drive?

这是因为尚未挂载 Google Drive。可使用以下命令挂载 Google Drive：

google-drive-ocamlfuse

挂载完成后，即可使用 torch.load() 函数从 Google Drive 加载模型。

陷阱 3：CUDA 内存访问非法错误

训练模型时，可能会遇到如下错误：

RuntimeError: CUDA error: an illegal memory access was encountered

这是因为模型可能存在内存访问错误。解决方法如下：

• 检查代码是否存在内存访问错误，如数组越界或指针错误。
• 增加模型批次大小。
• 降低模型学习率。
• 使用不同的优化器。
• 尝试不同的数据预处理方法。

陷阱 4：张量形状不匹配

使用张量计算时，可能会遇到如下错误：

ValueError: could not broadcast input array from shape (1) into shape (16)

这是因为张量形状不匹配。解决方法如下：

• 检查代码是否存在张量形状不匹配问题。
• 使用 torch.broadcast() 函数广播张量。
• 重新设计模型，使用兼容的张量形状。

陷阱 5：索引过多

对张量进行索引时，可能会遇到如下错误：

IndexError: too many indices for array

这是因为使用了过多的索引。解决方法如下：

• 检查代码是否存在索引错误。
• 减少索引数量。
• 重新设计代码，使用更少的索引。

总结

炼丹之路坎坷不断，但掌握了破解之法，便能化险为夷，成就大师之梦。本文分享的五大陷阱及破解之道，愿成为各位炼丹师的指路明灯，助你们炼丹路上披荆斩棘，铸就非凡模型。

常见问题解答

1. 如何加载冻结的模型权重？

model = torch.load('model.pth', map_location=torch.device('cpu'))
model.eval()
for param in model.parameters():
    param.requires_grad = False

2. 如何在训练过程中保存模型权重？

torch.save(model.state_dict(), 'model_checkpoint.pth')

3. 如何处理显存不足错误？

• 使用较小的批次大小。
• 将模型权重移到 CPU 上。
• 使用混合精度训练。

4. 如何避免梯度消失或爆炸？

• 使用梯度裁剪。
• 使用对数谱梯度。
• 使用层归一化或批归一化。

5. 如何调试 PyTorch 错误？

• 使用 pdb 或 ipdb 调试器。
• 检查 CUDA 内存使用情况。
• 检查梯度是否正常。