1 报错描述
1.1 系统环境
Hardware Environment(Ascend/GPU/CPU): Ascend Software Environment: -- MindSpore version (source or binary): 1.6.0 -- Python version (e.g., Python 3.7.5): 3.7.6 -- OS platform and distribution (e.g., Linux Ubuntu 16.04): Ubuntu 4.15.0-74-generic -- GCC/Compiler version (if compiled from source):
1.2 基本信息
1.2.1 脚本
训练脚本是通过构建ReduceSum的单算子网络，通过对维度中的所有元素求和来减少张量的维度。脚本如下：
01 class Net(Cell):
02 def __init__(self, axis, keep_dims):
03 super().__init__()
04 self.reducesum = ops.ReduceSum(keep_dims=keep_dims)
05 self.axis = axis
06 def construct(self, input_x):
07 return self.reducesum(input_x, self.axis)
08
09 x = Tensor(np.random.randn(10, 5, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4),mindspore.float32)
10 net = Net(axis=(1,), keep_dims=True)
11 out = net(x)
12 print("out",out.shape)
13 #print(out)
1.2.2 报错
这里报错信息如下：
Traceback (most recent call last):
File "demo4.py", line 11, in <module>
out = net(x)
…
RuntimeError: ({'errCode': 'E80012', 'op_name': 'reduce_sum_d', 'param_name': 'x', 'min_value': 0, 'max_value': 8, 'real_value': 10}, 'In op, the num of dimensions of input/output[x] should be inthe range of [0, 8], but actually is [10].')
The function call stack:
In file demo4.py(07)/ return self.reducesum(input_x, self.axis)/
2 原因分析
我们看报错信息：在RuntimeError中，max_value为8，而real_value却为10，显然超过了ReduceSum算子支持的维度，在后续提示中写到，输入参数维度应该在[0,8]之间,在官网中对ReduceSum也做了输入维度限制说明。
检查代码发现，09行代码维度为10，变量定义存在问题。需要将值设定为[0,8]。
3 解决方法
基于上面已知的原因，很容易做出如下修改：
此时执行成功，输出如下： out (10, 1, 4, 4, 4, 4, 4, 4)
4 总结
定位报错问题的步骤：
1、 找到报错的用户代码行： return self.reducesum(input_x, self.axis) ;
2、 根据日志报错信息中的关键字，缩小分析问题的范围： should be in the range of [0, 8], but actually is [10] ;
3、需要重点关注变量定义、初始化的正确性。