- 전체 에러 문구 RuntimeError: view size is not compatible with input tensor's size and stride (at least one dimension spans across two contiguous subspaces). Use .reshape(...) instead. ​ expand(), view(), transpose() 등의 함수를 이용해 텐서의 모양을 바꿀 때 새로운 텐서를 생성하는 것이 아니라, 저장된 메모리의 주소는 그대로 둔체 텐서의 모양만 바꾸게 됩니다. 이런 경우 메모리 주소가 연속적이지 않게 변하게되므로 발생하는 에러입니다. ​ ​ - 해결 방법 연속적이지 않은 메모리 주소를 연속적이게 만들어주면 됩니다. 1) contiguous() ..

- 전체 에러 문구 RuntimeError: grad can be implicitly created only for scalar outputs ​ 파이토치에서 모델 학습 중 backporpagation을 시도하는 도중에 발생하는 에러입니다. loss.backward()는 기본적으로 1개의 스칼라 데이터에 대해 backporpagation를 수행하도록 되어있습니다. 그러나, loss 변수 내에는 배치에 포함된 모든 데이터 각각에 대한 loss 가 저장되어 있습니다. 이 값들을 sum이나 mean을 통해 하나로 합쳐주어야 합니다. ​ ​ ​ - 해결 방법 배치 안에 포함된 모든 데이터들에 대한 loss를 모아서 역전파를 수행해야하기 때문에, sum이나 mean을 통해서 값을 하나로 만들어 주면 됩니다. lo..

- 전체 에러 문구 RuntimeError: result type Float can't be cast to the desired output type Long ​ => output 텐서와 target 텐서의 데이터 타입이 같지 않을 때 발생하는 에러입니다. ​ - 해결 방법 저의 경우에는 output 텐서는 float32 타입, target 텐서는 int64 타입이었습니다. 두 텐서의 데이터 타입을 동일하게 맞춰주었습니다. 따라서, target텐서를 float 타입으로 변경해주었습니다. labels => labels.float() self.loss(logits, labels.view([-1,1]).float(), alpha=0.75, reduction='mean')

- 전체 에러 문구 RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered ​/pytorch/aten/src/ATen/native/cuda/Indexing.cu:699: indexSelectLargeIndex: block: [129,0,0], thread: [127,0,0] Assertion `srcIndex < srcSelectDimSize` failed. ​ ​ Pytorch의 nn.embedding() 레이어에 유효하지 않은 값(-1 이나 nan)이 입력으로 들어갔을 때 발생하는 에러입니다. 저의 경우에는 -1이 입력으로 들어가 발생하였습니다. ​ ​ - 해결 방법 유효한 입력값이 들어갈 수 있도록 수정해주었습니다. ​ 이외에도 아래의 경우에 에러가 발생할..