RuntimeError: ‘lengths’ argument should be a 1D CPU int64 tensor, but got 1D cuda:0 Long tensor 오류 해결 방법

PyTorch에서 발생하는 "RuntimeError: ‘lengths’ argument should be a 1D CPU int64 tensor, but got 1D cuda:0 Long tensor" 오류 해결 방법

• lengths 인수가 CPU가 아닌 GPU에 있는 경우
• lengths 인수가 int64 타입이 아닌 Long 타입인 경우
• lengths 인수가 1차원 텐서가 아닌 경우

오류 해결 방법

1. lengths 인수를 CPU로 전송합니다.

lengths = lengths.cpu()

1. lengths 인수를 int64 타입으로 변환합니다.

lengths = lengths.int()

lengths = lengths.view(-1)

1. lengths 인수 대신 리스트를 사용합니다.

lengths = list(lengths)

오류 발생 원인

pack_padded_sequence 함수는 RNN 모델 학습 과정에서 패딩된 시퀀스를 처리하는 데 사용됩니다. 이 함수는 첫 번째 인수로 시퀀스 데이터, 두 번째 인수로 시퀀스 길이를 받습니다. 시퀀스 길이는 CPU에 있는 int64 타입의 1차원 텐서여야 합니다.

예제 코드

import torch

# 시퀀스 데이터
data = torch.randint(10, (10, 5))

# 시퀀스 길이
lengths = torch.randint(1, 5, (10,))

# 오류 발생 코드
try:
    packed_sequence = torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(data, lengths)
except RuntimeError as e:
    print(e)

# CPU로 전송 후 오류 해결
lengths = lengths.cpu()
packed_sequence = torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(data, lengths)

# int64 타입으로 변환 후 오류 해결
lengths = lengths.int()
packed_sequence = torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(data, lengths)

# 1차원 텐서로 변환 후 오류 해결
lengths = lengths.view(-1)
packed_sequence = torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(data, lengths)

# 리스트 사용 후 오류 해결
lengths = list(lengths)
packed_sequence = torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(data, lengths)

RuntimeError: 'lengths' argument should be a 1D CPU int64 tensor, but got 1D cuda:0 Long tensor

설명

첫 번째 코드는 lengths 인수가 GPU에 있고 Long 타입인 경우 오류가 발생하는 것을 보여줍니다.

pack_padded_sequence 함수 대체 방법

다음은 pack_padded_sequence 함수 대신 사용할 수 있는 몇 가지 방법입니다.

nn.utils.rnn.pad_packed_sequence 함수 사용

nn.utils.rnn.pad_packed_sequence 함수는 pack_padded_sequence 함수와 반대로 작동하며, 패딩된 시퀀스를 원래 길이로 복원하는 데 사용됩니다.

packed_sequence = torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(data, lengths)
padded_sequence, _ = torch.nn.utils.rnn.pad_packed_sequence(packed_sequence)

for 루프 사용

for 루프를 사용하여 패딩된 시퀀스를 직접 처리할 수도 있습니다.

for i in range(data.size(0)):
    sequence = data[i, :lengths[i]]
    # ...

다른 라이브러리 사용

tensorpack 또는 onnxruntime과 같은 다른 라이브러리에서 제공하는 패딩된 시퀀스 처리 함수를 사용할 수도 있습니다.

모델 구조 변경

패딩된 시퀀스를 처리하지 않아도 되는 모델 구조를 사용하는 것을 고려할 수도 있습니다. 예를 들어, RNN 모델 대신 Transformer 모델을 사용할 수 있습니다.

사용할 방법 선택

위의 방법 중 어떤 방법을 사용할지는 특정 상황에 따라 다릅니다.

• nn.utils.rnn.pad_packed_sequence 함수는 간단하고 효율적이지만, 패딩된 시퀀스를 직접 처리해야 하는 경우에는 사용할 수 없습니다.
• for 루프는 유연하지만, 코드가 복잡해지고 속도가 느려질 수 있습니다.
• 다른 라이브러리 또는 모델 구조를 사용하는 것은 특정 상황에서 유용할 수 있지만, 추가적인 학습과 노력이 필요할 수 있습니다.