pytorch dataloader 取batch_size時候出現(xiàn)bug的解決方式
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 成一個尺度：
解決1：
如果用transforms來resize ，關于尺寸的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這個參數(shù)既可以是一個數(shù)字，又可以是一個tuple，如果是數(shù)字，圖片處理后的輸出尺寸每次都會被重新計算為(input_size*height/width, size)，這樣如果輸入圖片尺寸不一致，輸出圖片尺寸會不一致， 將導致bug1 問題
解決2：
也可以直接用opencv resize
以上這篇pytorch dataloader 取batch_size時候出現(xiàn)bug的解決方式就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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