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：

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。

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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：

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。

Runs MNIST training with differential privacy. """ Using matrix project to compress the gradient matrix """ def compress(grad, num_k, power_iter=1): return B, G_hat """ Complete the function of per-example clip """ def clip_column(tsr, clip_value=1.0): return def train(args, model, device, train_loader, optimizer, epoch, loss_func, clip_value): model.train() # criterion = nn.CrossEntropyLoss() losses = [] for _batch_idx, (data, target) in enumerate(tqdm(train_loader)): data, target = data.to(device), target.to(device) batch_grad_list = [] optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = loss_func(output, target) if not args.disable_dp: with backpack(BatchGrad()): loss.backward() for p in model.parameters(): batch_grad_list.append(p.grad_batch.reshape(p.grad_batch.shape[0], -1)) #compose gradient into Matrix del p.grad_batch """ Using project method to compress the gradient """ if args.using_compress: #per-example clip else: """ Complete the code of DPSGD """ else: loss.backward() try: for p in model.parameters(): del p.grad_batch except: pass optimizer.step() losses.append(loss.item()) #get the num of the training dataset from train_loader if not args.disable_dp: epsilon = get_epsilon(epoch, delta=args.delta, sigma=args.sigma, sensitivity=clip_value, batch_size=args.batch_size, training_nums=len(train_loader)*args.batch_size) print( f"Train Epoch: {epoch} \t" f"Loss: {np.mean(losses):.6f} " f"(ε = {epsilon:.2f}, δ = {args.delta})" ) else: print(f"Train Epoch: {epoch} \t Loss: {np.mean(losses):.6f}")

这段代码是运行带有差分隐私的MNIST训练，其中使用矩阵项目压缩梯度矩阵。函数compress(grad, num_k, power_iter=1)用于压缩梯度矩阵，该函数返回B和G_hat。函数clip_column(tsr, clip_value=1.0)是用于每个样本的剪切函数，需要你完成代码。train函数是训练函数，其中loss_func是损失函数，clip_value是剪切值，如果不禁用差分隐私，则会计算epsilon值并打印。