问题 原因： 最后发现DataLoader输入的数据集的大小必须是一致的，如果不一致需要使用 collate fn选项处理成一致的 最后发现还是增加的随机裁剪的过程改变了数据的大小，不能保证最后是一致的 自以为某些地方没有问题，没有深入去理解实现过程以及最后的结果的性质，单个函数可能理解了，但是一系列串联的数据操作 RandomResize RandomCrop等 没有联系到一起，虽然单个操作可 ...
2021-07-08 09:06 0 2143 推荐指数：
参考 https://blog.csdn.net/dong_liuqi/article/details/109823874 这种情况下，你还能发现batch_size为1时是不会报错的， batch_size为大于1会报错，报错的原因是同一batch中的entries的维数不一样 ...
报错原因：没有转换图片格式，不同的图片格式的颜色空间不同 参考： https://blog.csdn.net/missyougoon/article/details/8533 ...
张量基本概念： 张量其实就是tensor，和tensorflow里的基础数据结构相同，本质就是N维数组； 张量的提出本质是为了优化底层数学计算速度； C++和python这种解释型语言相比之所以有优越性，本质就是因为所有类似于内置类型的数值都是采用连续内存直接存储； 而python ...
RuntimeError: The size of tensor a (40) must match the size of tensor b (41) at non-singleton dimension 3 此类还是维度问题，建议尝试解决方案： 把最后一轮训练跳过就好了 ...
问题：RT，下一组数据集的又变成RuntimeError: The size of tensor a (30) must match the size of tensor b (36) at non-singleton dimension 0，后面tensor b的值在不断变化 解决：全景分割 ...
pytorch张量数据类型入门1、对于pytorch的深度学习框架，其基本的数据类型属于张量数据类型，即Tensor数据类型，对于python里面的int,float,int array,flaot array对应于pytorch里面即在前面加一个Tensor即可——intTensor ...
本文列举的框架源码基于PyTorch1.0，交互语 ...
