問題 原因： 最后發現DataLoader輸入的數據集的大小必須是一致的，如果不一致需要使用 collate fn選項處理成一致的 最后發現還是增加的隨機裁剪的過程改變了數據的大小，不能保證最后是一致的 自以為某些地方沒有問題，沒有深入去理解實現過程以及最后的結果的性質，單個函數可能理解了，但是一系列串聯的數據操作 RandomResize RandomCrop等 沒有聯系到一起，雖然單個操作可 ...
2021-07-08 09:06 0 2143 推薦指數：
參考 https://blog.csdn.net/dong_liuqi/article/details/109823874 這種情況下，你還能發現batch_size為1時是不會報錯的， batch_size為大於1會報錯，報錯的原因是同一batch中的entries的維數不一樣 ...
報錯原因：沒有轉換圖片格式，不同的圖片格式的顏色空間不同 參考： https://blog.csdn.net/missyougoon/article/details/8533 ...
張量基本概念： 張量其實就是tensor，和tensorflow里的基礎數據結構相同，本質就是N維數組； 張量的提出本質是為了優化底層數學計算速度； C++和python這種解釋型語言相比之所以有優越性，本質就是因為所有類似於內置類型的數值都是采用連續內存直接存儲； 而python ...
RuntimeError: The size of tensor a (40) must match the size of tensor b (41) at non-singleton dimension 3 此類還是維度問題，建議嘗試解決方案： 把最后一輪訓練跳過就好了 ...
問題：RT，下一組數據集的又變成RuntimeError: The size of tensor a (30) must match the size of tensor b (36) at non-singleton dimension 0，后面tensor b的值在不斷變化 解決：全景分割 ...
pytorch張量數據類型入門1、對於pytorch的深度學習框架，其基本的數據類型屬於張量數據類型，即Tensor數據類型，對於python里面的int,float,int array,flaot array對應於pytorch里面即在前面加一個Tensor即可——intTensor ...
本文列舉的框架源碼基於PyTorch1.0，交互語 ...
