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pytorch dataloader 取batch_size時(shí)候出現(xiàn)bug的解決方式

發(fā)布時(shí)間：2020-10-09 12:34:52 來(lái)源：腳本之家 閱讀：277 作者：U_C 欄目：開發(fā)技術(shù)

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 修改方法是將圖片resize 成一個(gè)尺度： 

解決1：

如果用transforms來(lái)resize ，關(guān)于尺寸的transform就是transforms.Resize(input_size, interpolation=3)了。

查看Resize的文檔:

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這個(gè)參數(shù)既可以是一個(gè)數(shù)字，又可以是一個(gè)tuple，如果是數(shù)字，圖片處理后的輸出尺寸每次都會(huì)被重新計(jì)算為(input_size*height/width, size)，這樣如果輸入圖片尺寸不一致，輸出圖片尺寸會(huì)不一致， 將導(dǎo)致bug1 問(wèn)題

解決2：

也可以直接用opencv resize

以上這篇pytorch dataloader 取batch_size時(shí)候出現(xiàn)bug的解決方式就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持億速云。

向AI問(wèn)一下細(xì)節(jié)

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