Expected input batch_size (1664) to match target batch_size (13).
时间: 2023-11-17 14:06:53 浏览: 33
This error message indicates that there is a mismatch between the batch size of the input data and the target data. In this specific case, the input batch size is 1664 while the target batch size is 13. Both the input and target data should have the same batch size.
To resolve this issue, you can adjust the batch size in your code to ensure that it matches between the input and target data. Alternatively, you can preprocess the data to ensure that both the input and target data have the same batch size.
相关问题
Expected input batch_size (392) to match target batch_size (8)
根据引用中提供的错误信息,"Expected input batch_size (392) to match target batch_size (8)",这是由于输入的批处理大小(batch_size)与目标的批处理大小不匹配所导致的错误。具体来说,期望的输入批处理大小是392,但目标批处理大小是8。
根据引用中的信息,pred_scales的大小是(8,40,448,448),target_scales的大小是torch.Size([8, 448, 448])。这意味着预测的尺度(pred_scales)具有40个类别,而目标尺度(target_scales)没有类别的维度。
根据引用中提供的代码,losses = loss_function_train(pred_scales, target_scales)这一行计算了损失函数,其中打印了pred_scales和target_scales的形状。可以看到,pred_scales的形状是(8, 40, 448, 448),而target_scales的形状是(8, 448, 448)。这再次证实了引用中的信息。
因此,为了解决错误"Expected input batch_size (392) to match target batch_size (8)",你需要确保输入和目标的批处理大小(batch_size)一致。你可以调整输入的批处理大小,使其与目标的批处理大小相匹配,或者调整目标的批处理大小,使其与输入的批处理大小相匹配。这样就能解决这个错误。
Expected input batch_size (1) to match target batch_size (64).
这个错误通常是由于输入到模型的数据batch_size与标签数据的batch_size不匹配导致的。解决方法是确保输入数据和标签数据的batch_size相同。可以通过以下方法解决:
1.检查输入数据和标签数据的batch_size是否相同。
2.如果不同,可以使用torch.utils.data.DataLoader中的batch_size参数来设置相同的batch_size。
3.如果仍然存在问题,可以检查模型的输出和标签数据的形状是否相同,如果不同,可以使用torch.nn.functional中的函数来调整形状,例如torch.nn.functional.one_hot()函数可以将标签数据转换为one-hot编码形式。
```python
# 例子
import torch
import torch.nn.functional as F
# 假设模型输出为(1, 4),标签数据为(64,)
output = torch.randn(1, 4)
label = torch.randint(0, 4, (64,))
# 调整标签数据的形状为one-hot编码形式
label = F.one_hot(label, num_classes=4)
# 检查形状是否相同
print(output.shape, label.shape) # 输出:torch.Size([1, 4]) torch.Size([64, 4])
# 使用相同的batch_size计算loss
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
loss = criterion(output, label.argmax(dim=1))
```