Pytorch实现深度学习常见问题

• RuntimeError: stack expects each tensor to be equal size, but got [3, 300, 300] at entry 0 and [3, 301, 301] at entry 24

这里的问题出现的原因肯定是在数据预处理处，如下图，当数据使用不同的transforms处理方式时，会导致数据的尺寸大小不统一，从而造成报错

• Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be the same

• pytorch进行代码debug调式的时候无法进行单步调式

pycharm中 pytorch代码无法单步调试

最初 num_workers=2

debug的时候，点击step over，就只显示Connected.无法单步调试。

原因是，代码中存在多线程。

1. 解决办法1： 改为num_workers=0
2. 解决办法2：打开Setting界面, 搜gevent，在如下设置项中勾选“Gevent compatibe“
   

在PyCharm中，"Gevent compatible"模式是一种调试模式，用于在使用Gevent库时进行调试。Gevent是一个基于协程的Python网络库，它提供了高性能的并发和异步编程能力。

在"Gevent compatible"模式下，PyCharm会自动处理Gevent库中的协程调度，以便在调试过程中正确地暂停和恢复协程的执行。这样，你就可以在调试过程中逐行查看代码、检查变量值等，而不会影响协程的正常执行

• conda创建虚拟环境报错
  【bug】【conda】conda.core.subdir_data.Response304ContentUnchanged

Traceback (most recent call last):
      File "/home/rainbow/miniconda3/lib/python3.7/site-packages/conda/core/subdir_data.py", line 379, in _load
        repodata_fn=self.repodata_fn)
      File "/home/rainbow/miniconda3/lib/python3.7/site-packages/conda/core/subdir_data.py", line 815, in fetch_repodata_remote_request
        raise Response304ContentUnchanged()
    conda.core.subdir_data.Response304ContentUnchanged

    During handling of the above exception, another exception occurred:
1
2
3
4
5
6
7
8

使用 conda clean -i 清空cache后再重新执行命令，success