Pytorch 使用中的 UserWarning

在本文中，我们将介绍使用Pytorch时可能遇到的UserWarning警告，并讨论如何理解和解决这些警告。

阅读更多：Pytorch 教程

UserWarning警告的原因

Pytorch中的UserWarning警告通常是由以下几个原因引起的：

1. 输入和目标张量的尺寸不一致；
2. 模型中存在不稳定的操作或未知的情况；
3. 使用的Pytorch版本与代码中使用的模型、函数或参数不兼容。

警告示例1：目标尺寸与输入尺寸不匹配

在使用Pytorch进行深度学习任务时，经常会遇到UserWarning提示目标尺寸与输入尺寸不匹配的情况。例如在进行图像分类任务时，输入图像的尺寸通常是(batch_size, channel, height, width)，而目标标签的尺寸通常是(batch_size, class_num)。

假设我们有一个图像分类任务，输入图像的尺寸是(32, 3, 224, 224)，目标标签的尺寸是(32, 10)。我们使用一个简单的卷积神经网络模型进行训练：

import torch
import torch.nn as nn

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3)
        self.fc1 = nn.Linear(64*54*54, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc1(x)
        return x

model = Net()
input = torch.randn(32, 3, 224, 224)
target = torch.randn(32, 10)
output = model(input)
criterion = nn.MSELoss()
loss = criterion(output, target)
loss.backward()

运行这段代码后，我们会得到一个警告信息：

UserWarning: Using a target size (torch.Size([32, 10])) that is different to the input size (torch.Size([32, 1])) is deprecated. Please ensure they have the same size.

这个警告提示我们目标尺寸(32, 10)与输入尺寸(32, 1)不匹配。出现这个警告的原因是模型输出的尺寸(32, 1)与目标尺寸(32, 10)不一致。通过查看模型的定义，我们可以发现在全连接层fc1的定义中，输出的尺寸是64*54*54，与目标尺寸(32, 10)不匹配。解决这个问题的方法是将全连接层的输出尺寸改为64*54*54，使其与目标尺寸一致：

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3)
        self.fc1 = nn.Linear(64*54*54, 64*54*54)  # 将输出尺寸改为与目标尺寸一致

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc1(x)
        return x

警告示例2：模型中存在不稳定的操作或未知的情况

有时候，我们可能会遇到UserWarning提示模型中存在不稳定的操作或未知的情况。这种警告通常是由于输入数据中包含非法值（如NaN、inf等）或者模型中存在梯度消失或梯度爆炸等问题。

假设我们的模型在训练过程中会出现UserWarning，提示模型中存在NaN或者inf的值。我们可以通过以下代码复现这个问题：

import torch
import torch.nn as nn

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 5)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = torch.div(x, x.sum(dim=1, keepdim=True))  # 除以行和
        return x

model = Net()
input = torch.randn(2, 10)
output = model(input)

运行这段代码后，我们会得到一个警告信息：

UserWarning: Anomaly Detection has been enabled. This mode will increase the runtime. Set ANOMALY_DETECTION_ENABLED=False to disable this functionality.

这个警告提示我们启用了异常检测模式，这会增加运行时间。警告信息中提到的异常检测模式是在Pytorch 1.8版本中引入的，用于检测模型中存在的问题。引入这个模式是为了帮助调试和解决模型中的问题，但会增加运行时间。这个警告实际上告诉我们可以通过设置环境变量ANOMALY_DETECTION_ENABLED=False来禁用异常检测模式，从而降低运行时间。

警告示例3：Pytorch版本不兼容

有时候，我们使用的Pytorch版本可能与代码中使用的模型、函数或参数不兼容，会出现UserWarning警告。此时，我们需要检查代码中使用的Pytorch版本与安装的Pytorch版本是否一致，并根据警告信息进行相应的替换或调整。

例如，我们的代码使用了Pytorch版本1.4，但是我们安装的是Pytorch版本1.5。运行下面这段代码：

import torch
import torch.nn as nn

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 5)

    def forward(self, x):
        x = torch.sigmoid(self.fc1(x))
        return x

model = Net()
input = torch.randn(2, 10)
output = model(input)

会得到一个警告信息：

UserWarning: nn.functional.sigmoid is deprecated. Use torch.sigmoid instead.

这个警告提示我们nn.functional.sigmoid已经过时，应使用torch.sigmoid代替。解决这个问题很简单，只需将nn.functional.sigmoid替换为torch.sigmoid即可。

总结

在本文中，我们介绍了Pytorch中的UserWarning警告，讨论了其可能的原因和解决方法。通过理解和解决这些警告，我们可以更好地使用Pytorch进行深度学习任务，并避免一些潜在的问题。希望本文对您有所帮助！