這篇文章主要介紹PyTorch如何解決Dataset和Dataloader遇到的問題,文中介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考價(jià)值,感興趣的小伙伴們一定要看完!
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class psDataset(Dataset): def __init__(self, x, y, transforms = None): super(Dataset, self).__init__() self.x = x self.y = y if transforms == None: self.transforms = Compose([Resize((224, 224)), ToTensor()]) else: self.transforms = transforms def __len__(self): return len(self.x) def __getitem__(self, idx): img = Image.open(self.x[idx]) img = self.transforms(img) return img, torch.tensor([[self.y[idx]]])
結(jié)果運(yùn)行時(shí)報(bào)錯(cuò):RuntimeError: invalid argument 0: Sizes of tensors must match except in dimension 0. Got 3 and 1 in dimension 1 at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1522182087074/work/torch/lib/TH/generic/THTensorMath.c:2897
Google了一下發(fā)現(xiàn)是這樣的:讀入的圖片有些是灰度圖(1個(gè)通道),絕大多數(shù)是RGB圖片(3通道),也有些是帶透明度的(4通道)
。這導(dǎo)致在讀入后最后一個(gè)維度(通道數(shù))不一致(可能是1、3或者4)。
Dataloader在制作batch data時(shí),tensor的shape必須一樣,就報(bào)了這個(gè)錯(cuò)誤。解決的方法是:img = img.convert(“RGB”)。完
整代碼如下:
class psDataset(Dataset): def __init__(self, x, y, transforms = None): super(Dataset, self).__init__() self.x = x self.y = y if transforms == None: self.transforms = Compose([Resize((224, 224)), ToTensor()]) else: self.transforms = transforms def __len__(self): return len(self.x) def __getitem__(self, idx): img = Image.open(self.x[idx]) img = img.convert("RGB") img = self.transforms(img) return img, torch.tensor([[self.y[idx]]])
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