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 dataloaders[phase]: File "/home/home/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 637, in __next__ return self._process_next_batch(batch) File "/home/home/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 658, in _process_next_batch raise batch.exc_type(batch.exc_msg) RuntimeError: Traceback (most recent call last): File "/home/home/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 138, in _worker_loop samples = collate_fn([dataset[i] for i in batch_indices]) File "/home/home/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 232, in default_collate return [default_collate(samples) for samples in transposed] File "/home/home/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 232, in <listcomp> return [default_collate(samples) for samples in transposed] File "/home/home/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 209, in default_collate return torch.stack(batch, 0, out=out) RuntimeError: invalid argument 0: Sizes of tensors must match except in dimension 0. Got 224 and 228 in dimension 3 at /pytorch/aten/src/TH/generic/THTensorMoreMath.cpp:1307
这是因为输入的大小不匹配,跟数据集有关,也跟数据预处理中的函数相关:
transforms.Resize(input_size)
该函数是按比例缩放,可能是因为该数据集的分辨率不同,所以出来的结果不是(224,224)的,解决办法是改为使用:
transforms.Resize((input_size, input_size))
即可
以上这篇pytorch数据预处理错误的解决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小牛知识库。
本文向大家介绍关于Pytorch的MNIST数据集的预处理详解,包括了关于Pytorch的MNIST数据集的预处理详解的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 关于Pytorch的MNIST数据集的预处理详解 MNIST的准确率达到99.7% 用于MNIST的卷积神经网络(CNN)的实现,具有各种技术,例如数据增强,丢失,伪随机化等。 操作系统:ubuntu18.04 显卡:GTX1080ti p
本文向大家介绍pytorch中的自定义数据处理详解,包括了pytorch中的自定义数据处理详解的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 pytorch在数据中采用Dataset的数据保存方式,需要继承data.Dataset类,如果需要自己处理数据的话,需要实现两个基本方法。 :.getitem:返回一条数据或者一个样本,obj[index] = obj.getitem(index). :.len
Data Preparation You must pre-process your raw data before you model your problem. The specific preparation may depend on the data that you have available and the machine learning algorithms you want
在输入的JSON数据中,v的值越高,粒子越亮,并且它们从出发国家到目的国家的运行越快。 (请查阅Michael Chang的文章来 了解他是如何提出这个想法的)。Gio.js库会自动缩放输入数据的范围以便于更好的数据可视化。作为开发人员,您还可以定义自己的预处理数据的方式。
本文向大家介绍python数据预处理 :数据共线性处理详解,包括了python数据预处理 :数据共线性处理详解的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 何为共线性: 共线性问题指的是输入的自变量之间存在较高的线性相关度。共线性问题会导致回归模型的稳定性和准确性大大降低,另外,过多无关的维度计算也很浪费时间 共线性产生原因: 变量出现共线性的原因: 数据样本不够,导致共线性存在偶然性,这其实反映了缺
校验者: @if only 翻译者: @Trembleguy sklearn.preprocessing 包提供了几个常见的实用功能和变换器类型,用来将原始特征向量更改为更适合机器学习模型的形式。 一般来说,机器学习算法受益于数据集的标准化。如果数据集中存在一些离群值,那么稳定的缩放或转换更合适。不同缩放、转换以及归一在一个包含边缘离群值的数据集中的表现在 Compare the effect o