transform_train = torchvision.transforms.Compose([ # 对每张图片进行170*170的中心裁剪 torchvision.transforms.CenterCrop((170, 170)), # 对每张图片进行随机翻转 torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip(), # 把图片变成tensor张量 torchvision.transforms.ToTensor(), # 标准化图像的每个通道 torchvision.transforms.Normalize([0.4914, 0.4822, 0.4465], [0.2023, 0.1994, 0.2010])]) # 在检测期间,对图像执行标准化,以消除评估结果中的随机性 transform_test = torchvision.transforms.Compose([ torchvision.transforms.ToTensor(), torchvision.transforms.Normalize([0.4914, 0.4822, 0.4465], [0.2023, 0.1994, 0.2010])]) RuntimeError: stack expects each tensor to be equal size, but got [3, 198, 170] at entry 0 and [3, 301, 190] at entry 1 根据报错优化代码
时间: 2024-03-09 19:47:03 浏览: 91
根据错误提示,我们可以看到两个张量的形状不同,一个是 [3, 198, 170],另一个是 [3, 301, 190],这导致在使用 stack 函数时出现了问题。因此,我们需要确保所有的张量都具有相同的形状。有两种方法可以解决这个问题:
1. 使用 resize 函数将所有张量的形状调整为相同的大小。例如,可以将第一个张量的大小调整为 [3, 301, 190],然后将第二个张量的大小调整为 [3, 301, 190]。
2. 使用 crop 函数将所有张量的形状裁剪为相同的大小。例如,可以将第一个张量裁剪为 [3, 190, 170],然后将第二个张量裁剪为 [3, 190, 170]。
这里给出第二种方法的代码:
```
transform_train = torchvision.transforms.Compose([
# 对每张图片进行170*170的中心裁剪
torchvision.transforms.CenterCrop((170, 170)),
# 对每张图片进行随机翻转
torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip(),
# 把图片变成tensor张量
torchvision.transforms.ToTensor(),
# 标准化图像的每个通道
torchvision.transforms.Normalize([0.4914, 0.4822, 0.4465], [0.2023, 0.1994, 0.2010])
])
transform_test = torchvision.transforms.Compose([
# 对每张图片进行170*170的中心裁剪
torchvision.transforms.CenterCrop((170, 170)),
# 把图片变成tensor张量
torchvision.transforms.ToTensor(),
# 标准化图像的每个通道
torchvision.transforms.Normalize([0.4914, 0.4822, 0.4465], [0.2023, 0.1994, 0.2010])
])
```
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