PyTorch RuntimeError: Expected tensor for argument #1 'indices' to have scalar type Long; but got CUDAType instead 오류 해결 방법

Pytorch RuntimeError: Expected tensor for argument #1 'indices' to have scalar type Long; but got CUDAType instead

• 인수 indices의 데이터 형식이 Long이 아닌 경우: indices는 torch.LongTensor 타입이어야 하지만, 실제로는 torch.cuda.FloatTensor와 같은 다른 타입으로 넘겨졌습니다.
• GPU 사용 시 메모리 할당 문제: GPU를 사용하는 경우, 메모리 할당 문제로 인해 indices가 올바르게 초기화되지 않을 수 있습니다.

해결 방법

인수 indices의 데이터 형식 확인

indices 인수가 torch.LongTensor 타입인지 확인하십시오. 만약 그렇지 않다면, 다음과 같이 변환할 수 있습니다.

indices = indices.long()  # CPU
indices = indices.cuda().long()  # GPU

메모리 할당 문제 해결

GPU를 사용하는 경우, 다음과 같은 방법으로 메모리 할당 문제를 해결할 수 있습니다.

• torch.cuda.empty_cache() 호출: 이 함수는 GPU 메모리를 비워줍니다.
• 모델 및 데이터 배치 크기 조정: 모델 또는 데이터 배치 크기가 너무 크면 메모리 부족 문제가 발생할 수 있습니다. 크기를 줄여서 문제를 해결해 보십시오.
• torch.cuda.set_per_process_memory_fraction() 사용: 이 함수를 사용하여 각 프로세스에 할당되는 GPU 메모리의 비율을 설정할 수 있습니다.

기타 해결 방법

• PyTorch 버전 확인: PyTorch 버전이 최신 버전인지 확인하십시오. 이전 버전에서는 이 오류가 더 자주 발생했습니다.
• 코드 업데이트: 사용하는 코드가 최신 버전인지 확인하십시오. 오래된 코드에서는 이 오류가 발생할 가능성이 더 높습니다.

추가 정보

예제 코드

import torch

# CPU에서 발생하는 오류 예시
indices = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.float)
embedding = torch.nn.Embedding(10, 5)
output = embedding(indices)

# GPU에서 발생하는 오류 예시
indices = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.float).cuda()
embedding = torch.nn.Embedding(10, 5).cuda()
output = embedding(indices)

이 코드를 실행하면 다음과 같은 오류 메시지가 나타납니다.

RuntimeError: Expected tensor for argument #1 'indices' to have scalar type Long; but got CUDAType instead (while checking arguments for embedding)

해결 코드

다음은 오류를 해결하기 위해 코드를 수정한 예시입니다.

import torch

# CPU에서 오류 해결
indices = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.long)
embedding = torch.nn.Embedding(10, 5)
output = embedding(indices)

# GPU에서 오류 해결
indices = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.long).cuda()
embedding = torch.nn.Embedding(10, 5).cuda()
indices = indices.long()  # GPU에서도 indices를 Long 타입으로 변환
output = embedding(indices)

Pytorch RuntimeError: Expected tensor for argument #1 'indices' to have scalar type Long; but got CUDAType instead 오류를 해결하는 대체 방법

torch.index_select 사용

torch.index_select 함수를 사용하여 indices에 맞는 임베딩 벡터를 직접 선택할 수 있습니다.

import torch

# CPU에서 대체 방법
indices = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.float)
embedding = torch.nn.Embedding(10, 5)
output = torch.index_select(embedding.weight, 0, indices)

# GPU에서 대체 방법
indices = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.float).cuda()
embedding = torch.nn.Embedding(10, 5).cuda()
indices = indices.long()  # GPU에서도 indices를 Long 타입으로 변환
output = torch.index_select(embedding.weight, 0, indices)

torch.gather 사용

import torch

# CPU에서 대체 방법
indices = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.float)
embedding = torch.nn.Embedding(10, 5)
output = torch.gather(embedding.weight, 0, indices.unsqueeze(1))

# GPU에서 대체 방법
indices = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.float).cuda()
embedding = torch.nn.Embedding(10, 5).cuda()
indices = indices.long()  # GPU에서도 indices를 Long 타입으로 변환
output = torch.gather(embedding.weight, 0, indices.unsqueeze(1))

임베딩 레이어 직접 수정

torch.nn.Embedding 레이어를 직접 수정하여 indices의 데이터 형식을 고려하도록 할 수 있습니다.

import torch

class MyEmbedding(torch.nn.Module):
    def __init__(self, num_embeddings, embedding_dim):
        super().__init__()
        self.weight = torch.nn.Parameter(torch.randn(num_embeddings, embedding_dim))

    def forward(self, indices):
        indices = indices.long()
        return self.weight[indices]

# CPU에서 사용 예시
embedding = MyEmbedding(10, 5)
indices = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.float)
output = embedding(indices)

# GPU에서 사용 예시
embedding = MyEmbedding(10, 5).cuda()
indices = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.float).cuda()
output = embedding(indices)