[PyTorch] NotImplementedError: "normal_kernel_cpu" not implemented for 'Byte'

 

배경 및 에러 내용

PyTorch로 이미지를 핸들링하던 중 노이즈를 추가하여 augmentation 하려했다

이미지 사이즈와 같은 표준정규분포 난수 텐서로 변환시 발생한 에러이다

 

img_t.shape
torch.Size([720, 1280, 3])
---
random_noise = torch.randn_like(img_t)
---------------------------------------------------------------------------
NotImplementedError                       Traceback (most recent call last)
/tmp/ipython-input-120581056.py in <cell line: 0>()
----> 1 random_noise = torch.randn_like(img_t)

NotImplementedError: "normal_kernel_cpu" not implemented for 'Byte'

 

 

 

원인은 데이터 타입 불일치

img_t.shape
=> torch.Size([720, 1280, 3])

• img_t는 dtype이 torch.uint8 (Byte)인 이미지 → 0~255 정수값
• torch.randn_like는 부동소수점 텐서(float)를 필요로 함
• uint8에는 normal_kernel_cpu가 구현되어 있지 않아서 NotImplementedError 발생

정수형 텐서에는 바로 randn_like를 사용할 수 없다

 

 

 

 

 

 

해결 방법

 

1. float으로 변환 후 noise 생성

random_noise = torch.randn_like(img_t.float())  # float으로 변환

 

 

2. 0~1 범위로 정규화 후 noise 생성

img_float = img_t.float() / 255.0
random_noise = torch.randn_like(img_float)

 

 

3. 특정 dtype 지정

random_noise = torch.randn(img_t.shape, dtype=torch.float32)
random_noise = torch.randn_like(img_t, dtype=torch.float)

 

 

 

 

 

 

---

 

 

 

공부하면서 데이터 타입과 관련된 에러들을 종종 마주하는 중.

데이터 변환 및 전처리 시 늘 타입에 주의하자