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Study/Error4

[Error] [Pytorch] TypeError: '<' not supported between instances of 'Example' and 'Example' (Torchtext BucketIterator 사용때 마주한 에러) Torchtext BucketIterator 를 쓸 때, trainset, valset , testset을 각각 iterator로 바꿔주는 부분에서 마주한 에러다 1. 상황 torchtext.legacy.data 안에 TabularDataset 으로 csv 파일을 불러온 뒤 trainset, valset , testset 로 split 했다. 확인해보면 모두 객체로 되어있음 각각의 trainset, valset , testset 이제 iterator로 만들기 위해서 BucketIterator.split()을 쓰는데 에러가 발생했다. train_iter는 문제없이 할당이 되었는데 val_iter와 test_iter를 확인해봤을때 위와 같은 type error 가 발생했다 ;; 2. 해결방법 https://.. 2022. 3. 29.
[error] ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line 21, saw 2 ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line 21, saw 2 csv parsing error다. 가지고 있는 csv 파일 구분자가 뭔지 파악하고 read_csv에 함께 입력해줘야한다. data = pd.read_csv(data_path + 'ratings_train.csv', sep='\t') 요로코롬 구분자만 입력해주면 해결 완~ 2022. 3. 24.
[Deep Learning] [Pytorch] ValueError: y_true contains only one label (0.0). Please provide the true labels explicitly through the labels argument. (deepfm-torch) 사용에서 마주친 에러 ! deep fm 모델링 당시 마주했던 에러다 저 위의 중국인 언니의 말대로 batch size를 늘리니까 해결이 되었다. logloss를 계산할 때 batch size 너무 작아서 발생한 에러라고 하는데... 아직은 명쾌하게 이해는 안되지만, 일단은 메모메모 2022. 3. 14.
[Deep Learning] [Pytorch] ValueError: Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size([1, 512, 1, 1]) - model.eval()로 해결 ! 에러 발생 상황 : 1) Resnet 에 배치사이즈 100으로 이미지 데이터를 학습 시켰다. 2) 모델 학습이 완료된 후 학습한 모델에 1개의 테스트 인풋을 넣고 예측값을 확인하려했다. 3) 에러가 발생했다. ValueError: Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size([1, 512, 1, 1]) 즉, 모델에 입력된 토치 텐서 사이즈가 1개 이상이길 바라는데, 입력 토치 텐서는 1개라서 문제가 생긴거다. 해결 방법 : batchsize 무시한채 데이터 1개를 test 할꺼면, model.eval() 을 선언해야한다. model.train() 으로 되어있을 땐 애초에 설정한 모델의 배치사이즈와 맞지 않으.. 2022. 3. 8.
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