for idx, data in enumerate(data_iter): print('!!!!!!!!!!!!!!') print(data_iter.batch_size) data = utils.to_var(data) RuntimeError: The size of tensor a (14) must match the size of tensor b (64) at non-singleton dimension 0 如何具体解决这个问题?
时间: 2023-08-31 17:11:41 浏览: 42
要解决这个问题,您需要确保数据集中的每个样本的大小(即`batch_size`)与模型的输入大小保持一致。出现此错误的原因是数据集中的一个样本大小为14,但模型的输入大小为64,它们在维度0上不匹配。
有几种可能的解决方案:
1. 调整数据集:如果您的数据集中的每个样本都应该具有相同的大小,您可以检查数据集并确保所有样本的大小为64(或与模型输入大小匹配)。
2. 调整模型输入:如果您无法更改数据集,您可以尝试调整模型的输入要求,使其与数据集中样本的大小匹配。这可能需要修改模型架构或使用填充(padding)来处理不同大小的样本。
3. 使用批处理(batching):如果您的数据集中有不同大小的样本,但您希望以批处理方式进行训练,您可以使用批处理来处理不同大小的样本。一种常见的方法是使用填充来将样本填充到相同的大小,以便它们可以一起进行批处理。
请根据您的具体情况选择适合的解决方案,并相应地调整数据集或模型输入,以确保样本大小与模型输入匹配。
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for idx, data in enumerate(data_iter): print('!!!!!!!!!!!!!!') print(data_iter.batch_size) print(data.shape) data = utils.to_var(data) print(data.shape) data为dict类型,如何输出data形状
要输出`data`字典中每个张量的形状,您可以使用以下代码:
```python
for key, value in data.items():
print(key, value.shape)
```
这将打印出`data`字典中每个张量的键和对应的形状。您可以将这段代码添加到您的循环中,以输出每个`data`字典的形状。
for idx, data in enumerate(data_iter): print('!!!!!!!!!!!!!!') print(data_iter.batch_size) data = utils.to_var(data) RuntimeError: The size of tensor a (14) must match the size of tensor b (64) at non-singleton dimension 0
根据错误信息,这个问题发生在 `utils.to_var(data)` 这一行。错误指出张量 `a` 的大小为 14,必须与张量 `b` 的大小为 64 在非单维度 0 上匹配。
这个错误通常发生在尝试进行张量运算时,两个张量的形状不匹配。在这种情况下,您需要检查 `data` 字典中的张量形状,确保它们与模型的输入要求一致。
可以尝试使用以下代码输出 `data` 字典中每个张量的形状,以便进行调试:
```python
for key, value in data.items():
print(key, value.shape)
```
检查输出结果,确保所有的张量形状符合预期。如果发现某个张量的形状与模型要求不匹配,您可能需要对数据进行相应的处理或调整模型的输入要求,以使其匹配。