Python

在這裡紀錄我自己在調適模型的一些經驗，對於熟練者、高手大神們來說可能微不足道，但是或許可以參考一下。

TypeError: not a sequence

在使用 PyTorch 搭建深度學習的模型時，我想上面的這個報錯是最困擾人的。最大的問題是，這個報錯基本上沒有講出到底是發生什麼樣的錯，端看使用者自己去細看自己的資料格式。

在 PyTorch 當中，這是非常常見的一個問題。

RuntimeError: bool value of Tensor with more than one value is ambiguous

在我使用 PyTorch 訓練模型的時候，經常會發生我使用 GPU_A 去訓練模型、儲存模型，然而在測試模型效果的時候，卻不小心使用到了 GPU_B 來讀取測試資料 (我有多片 GPU 可以使用，還滿奢侈的 XDD)，然後再用已經儲存好的模型 (GPU_A 訓練) 來測試 ——

今天我在使用 PyTorch 搭建模型的時候，遇到了像以下這樣的報錯：

ValueError: expected sequence of length 300 at dim 1 (got 3)

之前，我曾經寫過一篇文章敘述我如何印出我使用 PyTorch 搭建的模型架構，具體連結可以參考文末。但是開心了沒多久，過了一段時間後，當我又要使用這項工具來繪製另一個全新的模型架構準備報告的同時，我卻得到了以下這樣的報錯：

AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'size'

今天，我在使用 PyTorch 搭建 LSTM 模型的時候發生了以下這樣的報錯：

 LSTM RuntimeError: input must have 3 dimensions, got 2

今天，我在使用 PyTorch 讀取一個已經訓練好的模型進行全新資料的分類時，意外地遇到了以下這個報錯：

RuntimeError: Input and parameter tensors are not at the same device, found input tensor at cuda:1 and parameter tensor at cuda:0