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목록Error Solution/Pytorch (3)
RoBoLoG
[Pytorch] RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu! (when checking arugment for argument mat2 in method wrapper_mm)
RuntimeError 오류는 텐서가 다른 디바이스(cuda:0와 cpu 등)에 위치해 있을 때 발생하는데, 이는 PyTorch에서 연산을 수행할 때 관련된 모든 텐서가 동일한 디바이스에 있어야 하기 때문입니다. PyTorch는 텐서가 CPU나 특정 GPU(cuda:0, cuda:1 등)와 같은 동일한 디바이스 위에 위치해야 해당 연산을 올바르게 실행할 수 있습니다. 이 오류는 주로 텐서 간의 행렬 곱셈 연산(torch.mm 또는 @)이나 다른 여러 텐서를 사용하는 연산을 수행할 때 발생합니다. 이 문제를 해결하는 방법은 다음과 같습니다 1. 텐서와 그들의 디바이스 식별 먼저, 오류를 일으키는 연산에 관련된 텐서가 무엇인지, 그리고 그들이 어느 디바이스에 위치해 있는지 확인해야 합니다. 텐서의 디바이스를..
[Pytorch] AttributeError: module 'torch' has no attribute 'frombuffer'
Pytorch 에러: AttributeError: module 'torch' has no attribute 'frombuffer' PyTorch는 머신러닝과 딥러닝 프로젝트를 위한 가장 인기 있는 프레임워크 중 하나입니다. 그러나 때때로 개발자들은 버전 업그레이드나 환경 설정 중에 예상치 못한 에러 메시지에 직면하기도 합니다. 이 글에서는 AttributeError: module 'torch' has no attribute 'frombuffer'라는 특정 에러 메시지를 해결하는 방법을 소개하려고 합니다. 문제 상황 PyTorch를 사용하다 보면, 특히 새로운 함수나 기능을 사용하려 할 때, "AttributeError: module 'torch' has no attribute 'frombuffer'"와 ..
[Error, Pytorch] RuntimeError: CUDA error: out of memory
Pytorch로 학습하는데 아래와 같이 오류 발생 : CUDA error: out of memory RuntimeError: CUDA error: out of memory CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect. For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1. 해결 방법: DataLoader에서 batch_size를 줄인다 or 더 좋은 GPU 구매..ㅎ