数据迭代器指定batch_size

时间: 2023-12-08 17:06:15 浏览: 67

pytorch dataloader 取batch_size时候出现bug的解决方式

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 在PyTorch中，`DataLoader` 是一个用于批量加载数据的重要工具，它使得我们能够高效地迭代数据集。然而，在使用`DataLoader`时，可能会遇到一些与`batch_size`相关的错误，尤其是在处理图像数据时。这两个错误是： 1. `RuntimeError: invalid argument 0: Sizes of tensors must match except in dimension 0. Got 342 and 281 in dimension 3` 2. `RuntimeError: invalid argument 0: Sizes of tensors must match except in dimension 0. Got 3 and 1 in dimension 1` 这些错误通常发生在尝试合并不同大小的张量（tensors）时，由于张量的非零维度大小不匹配。这在处理图像数据时尤为常见，因为不同图像的尺寸可能不一致，从而导致批量处理时的尺寸冲突。 **解决方法1 - 使用`transforms.Resize`** 当使用`torchvision.transforms`进行预处理时，可以使用`transforms.Resize`来确保所有图像的尺寸一致。`transforms.Resize(input_size, interpolation=3)`中的`input_size`参数指定图像的最终尺寸。`interpolation`参数（默认为3，即`InterpolationMode.CUBIC`）控制插值方法，用于决定如何拉伸或缩放图像。如果你设置`input_size`为一个数字，如`256`，那么较小的图像边缘会被拉伸或压缩以适应该尺寸，但这样可能会改变图像的宽高比，可能导致扭曲。为了避免这个问题，可以使用一个元组`(h, w)`来指定固定的高度和宽度。 **解决方法2 - 使用OpenCV的`resize`** 除了`torchvision.transforms`，还可以选择使用OpenCV库的`resize`函数来统一图像尺寸。这是一个更底层的方法，可以提供更多的控制。在处理图像之前，可以先将其转换为numpy数组，然后使用OpenCV的`cv2.resize`函数，最后再转换回Tensor。无论选择哪种方法，关键在于确保批量加载的每个样本在进行合并前具有相同的尺寸。这不仅有助于避免上述错误，还能提高模型训练的效率和稳定性。 **批量训练与优化器的比较** 在PyTorch中，批训练（batch training）是指一次处理多个样本而不是单个样本，这样可以利用GPU的并行计算能力，显著提高训练速度。在`DataLoader`中，`batch_size`参数决定了每次迭代中加载的数据量。较大的`batch_size`可以更快地收敛，但需要更多的内存资源。优化器（optimizer）是负责更新模型参数的组件。PyTorch提供了多种优化器，如SGD（随机梯度下降）、Adam、Adagrad等，每种优化器都有其特点和适用场景。例如，SGD适合大规模数据集，而Adam则对参数初始化不敏感，适用于非凸优化问题。当使用PyTorch的`DataLoader`时，确保图像预处理正确无误，特别是尺寸一致性，是避免上述错误的关键。同时，合理选择`batch_size`和优化器可以有效提升模型训练的效果和效率。

数据迭代器指定batch_size是为了将大量的数据分成小批次进行处理，以便于模型的训练和优化。在每个epoch中，数据会被分成若干个batch，每个batch中包含指定数量的数据样本，然后模型会对每个batch进行训练或预测。在实现数据迭代器时，我们可以使用Python中的生成器函数来实现。生成器函数可以通过yield语句来返回一个batch的数据，然后在下一次调用时继续返回下一个batch的数据，直到所有数据都被返回完毕。

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数据迭代器指定batch_size

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Python库 | keras-balanced-batch-generator-0.0.1.tar.gz

DataLoader.py_torch数据_.DataLoader数据加载器_源码.zip

train_dataloader = DataLoader(training_data, batch_size=batch_size) test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=batch_size)

test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size) NameError: name 'batch_size' is not defined

def load_array(data_arrays, batch_size, is_train=True): #@save """构造一个PyTorch数据迭代器""" dataset = data.TensorDataset(*data_arrays) #对数据进行封装 return data.DataLoader(dataset, batch_size, shuffle=is_train) #对数据进行加载

创建数据迭代器 #@save def load_data_nmt(batch_size, num_steps, num_examples=600): """返回翻译数据集的迭代器和词表"""

val_generator = val_datagen.flow_from_directory( val_dir, target_size=img_size, batch_size=batch_size, class_mode='categorical' )

for i in range(0, num_examples, batch_size): batch_indices = torch.tensor( indices[i: min(i + batch_size, num_examples)]) yield features[batch_indices], labels[batch_indices]

data_iter = data_loader.get_loader(batch_size=args.batch_size)

train_loader = DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)作用

test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size=batch_size) 将这句用pytorch实现

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size = batch_size, shuffle=True)

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=0)

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True,num_workers=0)

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