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

 更新时间:2020年02月20日 15:47:50   作者:U_C  
今天小编就为大家分享一篇pytorch dataloader 取batch_size时候出现bug的解决方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

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脚本之家。

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