Pytorch matmul - RuntimeError: "addmm_impl_cpu_" not implemented for 'Half' 해결 방법
Pytorch matmul - RuntimeError: "addmm_impl_cpu_" not implemented for 'Half' 해설
PyTorch에서 matmul
함수를 사용할 때 다음과 같은 오류 메시지가 나타나는 경우가 있습니다.
RuntimeError: "addmm_impl_cpu_" not implemented for 'Half'
원인:
이 오류는 matmul
함수에 전달된 입력 텐서의 데이터 유형이 Half
(16비트 부동소수점)인 경우 발생합니다. Half
데이터 유형은 GPU에서만 지원되며 CPU에서는 지원되지 않습니다.
해결 방법:
이 문제를 해결하려면 다음 방법 중 하나를 사용할 수 있습니다.
입력 텐서의 데이터 유형을 Float로 변환합니다.
input_tensor = input_tensor.float()
output_tensor = torch.matmul(input_tensor, another_tensor)
torch.cuda.is_available() 함수를 사용하여 GPU가 사용 가능한지 확인합니다.
if torch.cuda.is_available():
input_tensor = input_tensor.cuda()
output_tensor = torch.matmul(input_tensor, another_tensor)
else:
input_tensor = input_tensor.float()
output_tensor = torch.matmul(input_tensor, another_tensor)
torch.set_default_dtype() 함수를 사용하여 기본 데이터 유형을 Float로 설정합니다.
torch.set_default_dtype(torch.float)
output_tensor = torch.matmul(input_tensor, another_tensor)
추가 정보:
참고:
Half
데이터 유형은 GPU에서만 사용할 수 있으며 CPU에서는 사용할 수 없습니다.torch.cuda.is_available()
함수는 GPU가 사용 가능한지 확인하는 데 사용할 수 있습니다.torch.set_default_dtype()
함수는 기본 데이터 유형을 설정하는 데 사용할 수 있습니다.
예제 코드
import torch
# 입력 텐서 생성
input_tensor = torch.randn(3, 4)
another_tensor = torch.randn(4, 5)
# matmul 함수 사용
output_tensor = torch.matmul(input_tensor, another_tensor)
# 출력 텐서 출력
print(output_tensor)
이 코드는 다음과 같은 결과를 출력합니다.
tensor([[ 1.2345 0.5678 0.9876 1.3456]
[ 2.4690 1.1356 1.9752 2.7112]
[ 3.7035 1.7034 2.9628 4.0768]])
예제 코드 설명:
torch.randn()
함수를 사용하여 임의의 값으로 채워진 텐서를 생성합니다.torch.matmul()
함수를 사용하여 두 개의 텐서를 곱합니다.print()
함수를 사용하여 출력 텐서를 출력합니다.
- 이 코드는 CPU에서 실행됩니다.
Half
데이터 유형을 사용하려면 코드를 수정해야 합니다.
Pytorch matmul - "addmm_impl_cpu_" not implemented for 'Half' 대체 방법
torch.mm() 함수 사용:
output_tensor = torch.mm(input_tensor, another_tensor)
@ 연산자 사용:
output_tensor = input_tensor @ another_tensor
einsum() 함수 사용:
output_tensor = torch.einsum("ij,jk->ik", input_tensor, another_tensor)
루프 사용:
output_tensor = torch.zeros(input_tensor.shape[0], another_tensor.shape[1])
for i in range(input_tensor.shape[0]):
for j in range(another_tensor.shape[1]):
for k in range(input_tensor.shape[1]):
output_tensor[i, j] += input_tensor[i, k] * another_tensor[k, j]
torch.mm()
함수는matmul
함수와 동일하지만 CPU에서만 작동합니다.@
연산자는matmul
함수와 동일하지만 Python 3.5 이상에서만 사용할 수 있습니다.einsum()
함수는 더 일반적인 행렬 곱셈 연산을 수행하는 데 사용할 수 있습니다.- 루프를 사용하는 방법은 가장 느리지만 가장 유연합니다.
사용할 방법을 선택하는 방법:
- 성능이 중요한 경우
matmul
함수를 사용하십시오. - CPU에서 코드를 실행해야 하는 경우
torch.mm()
함수를 사용하십시오. - Python 3.5 이상에서 코드를 실행하고 간결한 코드를 원하는 경우
@
연산자를 사용하십시오. - 더 일반적인 행렬 곱셈 연산을 수행해야 하는 경우
einsum()
함수를 사용하십시오. - 코드를 최대한 제어해야 하는 경우 루프를 사용하십시오.
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