如何区分哪些batched,哪些没有batched
时间: 2024-03-27 07:41:49 浏览: 7
Batched 和未 Batched 的区别在于输入数据的维度。在深度学习中,我们通常使用张量表示数据。如果张量的第一个维度是 batch size,则称其为 batched 数据。例如,如果我们有一个大小为 (32, 3, 224, 224) 的张量,其中第一个维度是 32,则这是一个 batch size 为 32 的 batched 数据。如果输入数据只有一个样本,则称其为未 batched 数据。例如,如果我们有一个大小为 (3, 224, 224) 的张量,则这是一个未 batched 数据。
相关问题
data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index]
这是一个关于 Python 代码的问题,我可以回答。这段代码是从 self.dataset 中根据 possibly_batched_index 中的索引获取对应的数据,并将这些数据存储在一个列表 data 中。
Expected 3D (unbatched) or 4D (batched) input to conv2d, but got input of size: [12288]
这个错误通常是由于输入数据的形状不正确导致的。在使用 conv2d 函数时,输入数据应该是一个 3D 张量(即没有 batch 维度的 3D 张量)或者是一个 4D 张量(即带有 batch 维度的 3D 张量),而你传递的数据的形状是 [12288],这是一个 1D 张量,不符合 conv2d 函数的要求。
你需要检查一下输入数据的形状,并且将其转换为 3D 或者 4D 张量。具体的转换方式取决于你的数据格式和你的模型结构,但一般来说,可以使用 reshape 函数来将其转换为正确的形状。例如,如果你的数据是一个 2D 图像,形状为 [height, width],则可以使用 reshape 函数将其转换为一个 3D 张量,形状为 [1, height, width],然后再将其传递给 conv2d 函数。