在使用深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等）进行模型训练时，偶尔会遇到各种各样的错误，可能会影响我们的开发效率。其中一个比较常见的错误是“RuntimeError: Trying to resize storage that is not resizable”，这个错误通常与数据的存储方式和作用域有关。在本文中，我们将讨论这个错误的成因以及可能的解决方案。
错误成因分析
首先，我们需要了解这个错误的含义。该错误通常发生在尝试修改一个张量（tensor）的存储大小时，而这个张量的存储空间是不可变的。在PyTorch中，tensor的存储方式可能是固定的。当我们尝试将一个张量的大小改变为另一个不兼容的大小时，就会触发这个错误。
有几种情况下可能会出现这个错误：
- 使用了不支持 resizing 的 tensor：有些 tensor 是基于固定内存块创建的，这种情况下就无法对其进行大小调整。
- 在计算图中计算的时候：在某些操作后，张量的存储可能会被锁定，从而导致无法再次调整大小。
- 在向量化或者批处理操作中不小心改变了数据形状。
解决方案
1. 检查张量的创建方式
首先，需要审查你的张量是如何被创建的。例如，一些不支持 resizing 的张量可能是通过 .data 属性或其他派生操作创建的。下面是一个示例：
import torch
# 创建一个固定大小的张量
a = torch.empty(3, 3)
# 尝试改变大小，可能引发错误
try:
a.resize_(5, 5)
except RuntimeError as e:
print("错误信息：", e)
为了避免这个错误，确保张量创建时没有使用禁止 resizing 的方式。
2. 使用合适的张量调整函数
在PyTorch中，当需要调整张量的大小时，推荐使用 torch.reshape() 或 torch.view() 函数。与 resize_() 方法不同，这些方法返回的是调整后的张量，而不是直接在原地修改。因此，它们通常能够避免触发这个错误。示例代码如下：
import torch
# 创建一个张量
a = torch.arange(9).reshape(3, 3)
print("原始张量：", a)
# 调整形状
b = a.view(1, 9) # 改变为 1x9 的形状
print("调整后的张量：", b)
3. 处理计算图与张量存储
在使用计算图时，尤其是在使用 autograd 进行自动求导时，应当注意对张量的改动。如果张量是由计算图生成的，其存储可能无法修改。此时，可以使用 detach() 来分离张量，这通常能解决问题。示例代码如下：
import torch
# 创建一个需要梯度的张量
x = torch.randn(3, 3, requires_grad=True)
# 进行一些操作
y = x @ x.T # 矩阵乘法
# 尝试调整大小
try:
a = y.view(1, 9)
print("调整后的张量:", a)
except RuntimeError as e:
print("错误信息：", e)
# 使用detach()分离
a_detached = y.detach().view(1, 9)
print("分离后的张量:", a_detached)
总结
“RuntimeError: Trying to resize storage that is not resizable” 这个错误主要与张量的存储方式和操作有关。解决此错误的方法通常包括：仔细检查张量的创建方式、采用合适的调整张量大小的函数以及处理计算图时的张量存储。通过这些方法，可以有效地避免这个错误，提高深度学习模型训练的稳定性与效率。希望本文的讨论能够帮助大家更好地理解和解决这个问题。
