入门Pytorch时遇到的一些坑(第一期)

发布网友发布时间：2024-09-07 06:56

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热心网友时间：2024-11-29 23:40

在学习Pytorch的过程中，可能会遇到一些常见问题。首先，导入csv文件时，需要注意在Pycharm中使用print(df.head(4))来查看前几行数据，而在Jupyter Notebook中直接df.head(4)即可。若列显示不全，可调整显示列数，如df.head(10)。

特征提取是关键步骤，如使用.iloc[:, 0:8]提取inputs，iloc[:, 8]提取outputs。然而，DataFrame数据需转换为Tensor，Pytorch不直接支持DataFrame，需要中间步骤。转换后，若遇到RuntimeError: expected scalar type Float but found Double的错误，需确保数据类型为float32。

训练神经网络时，绘图可能遇到维度问题。使用matplotlib时，务必妥善管理loss_store的维度，避免与自变量维度不匹配。同时，如果遇到No mole named 'sklearn'的报错，确认是否已安装sklearn，如未安装，可通过相应命令进行安装。

在虚拟环境中，可能会遇到git相关报错，通过安装git并设置环境变量解决。对于Jupyter notebook，可以设置代码自动填充，只需按照特定步骤操作即可。最后，了解并确认pytorch及cuda的版本信息，有助于更好地解决问题。

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