pytorch dataloader 取batch_size时候出现bug的解决方式

1、

RuntimeError: invalid argument 0: Sizes of tensors must match except in dimension 0. Got 342 and 281 in dimension 3 at /pytorch/aten/src/TH/generic/THTensorMoreMath.cpp:1333

2、

RuntimeError: invalid argument 0: Sizes of tensors must match except in dimension 0. Got 3 and 1 in dimension 1

bug1 修改方法是将图片resize 成一个尺度:

解决1:

如果用transforms来resize ,关于尺寸的transform就是transforms.Resize(input_size, interpolation=3)了。

查看Resize的文档:

size (sequence or int) – Desired output size. If size is a sequence like (h, w), output size will be matched to this.

If size is an int, smaller edge of the image will be matched to this number. i.e, if height > width, then image will be rescaled to (size * height / width, size)

size这个参数既可以是一个数字,又可以是一个tuple,如果是数字,图片处理后的输出尺寸每次都会被重新计算为(input_size*height/width, size),这样如果输入图片尺寸不一致,输出图片尺寸会不一致, 将导致bug1 问题

解决2:

也可以直接用opencv resize

以上这篇pytorch dataloader 取batch_size时候出现bug的解决方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • pytorch数据预处理错误的解决

    出错: Traceback (most recent call last): File "train.py", line 305, in <module> train_model(model_conv, criterion, optimizer_conv, exp_lr_scheduler) File "train.py", line 145, in train_model for inputs, age_labels, gender_labels in

  • pytorch 自定义数据集加载方法

    pytorch 官网给出的例子中都是使用了已经定义好的特殊数据集接口来加载数据,而且其使用的数据都是官方给出的数据.如果我们有自己收集的数据集,如何用来训练网络呢?此时需要我们自己定义好数据处理接口.幸运的是pytroch给出了一个数据集接口类(torch.utils.data.Dataset),可以方便我们继承并实现自己的数据集接口. torch.utils.data torch的这个文件包含了一些关于数据集处理的类. class torch.utils.data.Dataset: 一个抽象类

  • 详解PyTorch批训练及优化器比较

    一.PyTorch批训练 1. 概述 PyTorch提供了一种将数据包装起来进行批训练的工具--DataLoader.使用的时候,只需要将我们的数据首先转换为torch的tensor形式,再转换成torch可以识别的Dataset格式,然后将Dataset放入DataLoader中就可以啦. import torch import torch.utils.data as Data torch.manual_seed(1) # 设定随机数种子 BATCH_SIZE = 5 x = torch.li

  • pytorch dataloader 取batch_size时候出现bug的解决方式

    1. RuntimeError: invalid argument 0: Sizes of tensors must match except in dimension 0. Got 342 and 281 in dimension 3 at /pytorch/aten/src/TH/generic/THTensorMoreMath.cpp:1333 2. RuntimeError: invalid argument 0: Sizes of tensors must match except i

  • Pytorch DataLoader 变长数据处理方式

    关于Pytorch中怎么自定义Dataset数据集类.怎样使用DataLoader迭代加载数据,这篇官方文档已经说得很清楚了,这里就不在赘述. 现在的问题:有的时候,特别对于NLP任务来说,输入的数据可能不是定长的,比如多个句子的长度一般不会一致,这时候使用DataLoader加载数据时,不定长的句子会被胡乱切分,这肯定是不行的. 解决方法是重写DataLoader的collate_fn,具体方法如下: # 假如每一个样本为: sample = { # 一个句子中各个词的id 'token_li

  • 解决pytorch DataLoader num_workers出现的问题

    最近在学pytorch,在使用数据分批训练时在导入数据是使用了 DataLoader 在参数 num_workers的设置上使程序出现运行没有任何响应的结果 ,看看代码 import torch #导入模块 import torch.utils.data as Data BATCH_SIZE=8 #每一批的数据量 x=torch.linspace(1,10,10) #定义X为 1 到 10 等距离大小的数 y=torch.linspace(10,1,10) #转换成torch能识别的Datase

  • 我对PyTorch dataloader里的shuffle=True的理解

    对shuffle=True的理解: 之前不了解shuffle的实际效果,假设有数据a,b,c,d,不知道batch_size=2后打乱,具体是如下哪一种情况: 1.先按顺序取batch,对batch内打乱,即先取a,b,a,b进行打乱: 2.先打乱,再取batch. 证明是第二种 shuffle (bool, optional): set to ``True`` to have the data reshuffled at every epoch (default: ``False``). if

  • 解决Pytorch dataloader时报错每个tensor维度不一样的问题

    使用pytorch的dataloader报错: RuntimeError: stack expects each tensor to be equal size, but got [2] at entry 0 and [1] at entry 1 1. 问题描述 报错定位:位于定义dataset的代码中 def __getitem__(self, index): ... return y #此处报错 报错内容 File "D:\python\lib\site-packages\torch\uti

  • pytorch DataLoader的num_workers参数与设置大小详解

    Q:在给Dataloader设置worker数量(num_worker)时,到底设置多少合适?这个worker到底怎么工作的? train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=4) 参数详解: 1.每次dataloader加载数据时:dataloader一次性创建num_worker个worker,(也可以说dataloader一次

  • Pytorch DataLoader shuffle验证方式

    shuffle = False时,不打乱数据顺序 shuffle = True,随机打乱 import numpy as np import h5py import torch from torch.utils.data import DataLoader, Dataset h5f = h5py.File('train.h5', 'w'); data1 = np.array([[1,2,3], [2,5,6], [3,5,6], [4,5,6]]) data2 = np.array([[1,1,

  • Pytorch 多维数组运算过程的索引处理方式

    背景:对 python 不熟悉,能看懂代码,也能实现一些简单的功能,但是对 python 的核心思想和编程技巧不熟,所以使 Pytorch 写 loss 的时候遇到很多麻烦,尤其是在 batch_size > 1 的时候,做矩阵乘法之类的运算会觉得特别不顺手. 所幸,在边查边写的过程中,理解了 python 中多维运算的实现规则. 1.python 的基本索引规则 从 0 开始 对于给定的范围,如 b = a[m:n], 那么 b 为由 (n-m)个数据组成的新数组,由 a[m],a[m+1],

  • 使用 PyTorch 实现 MLP 并在 MNIST 数据集上验证方式

    简介 这是深度学习课程的第一个实验,主要目的就是熟悉 Pytorch 框架.MLP 是多层感知器,我这次实现的是四层感知器,代码和思路参考了网上的很多文章.个人认为,感知器的代码大同小异,尤其是用 Pytorch 实现,除了层数和参数外,代码都很相似. Pytorch 写神经网络的主要步骤主要有以下几步: 1 构建网络结构 2 加载数据集 3 训练神经网络(包括优化器的选择和 Loss 的计算) 4 测试神经网络 下面将从这四个方面介绍 Pytorch 搭建 MLP 的过程. 项目代码地址:la

  • pytorch实现用CNN和LSTM对文本进行分类方式

    model.py: #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import torch from torch import nn import numpy as np from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F class TextRNN(nn.Module): """文本分类,RNN模型""" def __ini

随机推荐