出错:

Traceback (most recent call last):
File "train.py", line , in <module>
train_model(model_conv, criterion, optimizer_conv, exp_lr_scheduler)
File "train.py", line , in train_model
for inputs, age_labels, gender_labels in dataloaders[phase]:
File "/home/home/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line , in __next__
return self._process_next_batch(batch)
File "/home/home/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line , in _process_next_batch
raise batch.exc_type(batch.exc_msg)
RuntimeError: Traceback (most recent call last):
File "/home/home/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line , in _worker_loop
samples = collate_fn([dataset[i] for i in batch_indices])
File "/home/home/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line , in default_collate
return [default_collate(samples) for samples in transposed]
File "/home/home/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line , in <listcomp>
return [default_collate(samples) for samples in transposed]
File "/home/home/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line , in default_collate
return torch.stack(batch, , out=out)
RuntimeError: invalid argument : Sizes of tensors must match except in dimension . Got and in dimension at /pytorch/aten/src/TH/generic/THTensorMoreMath.cpp:

这是因为输入的大小不匹配,跟数据集有关,也跟数据预处理中的函数相关:

transforms.Resize(input_size)

该函数是按比例缩放,可能是因为该数据集的分辨率不同,所以出来的结果不是(224,224)的,解决办法是改为使用:

transforms.Resize((input_size, input_size))

即可

pytorch数据预处理错误的更多相关文章

  1. 【转载】PyTorch系列 (二):pytorch数据读取

    原文:https://likewind.top/2019/02/01/Pytorch-dataprocess/ Pytorch系列: PyTorch系列(一) - PyTorch使用总览 PyTorc ...

  2. 目标检测之Faster-RCNN的pytorch代码详解(数据预处理篇)

    首先贴上代码原作者的github:https://github.com/chenyuntc/simple-faster-rcnn-pytorch(非代码作者,博文只解释代码) 今天看完了simple- ...

  3. ubuntu之路——day3(本来打算做pytorch的练习 但是想到前段时间的数据预处理的可视化分析 就先总结一下)

    首先依托于一个场景来进行可视化分析 直接选了天池大数据竞赛的新人赛的一个活跃题目 用的方式也是最常用的数据预处理方式 [新人赛]快来一起挖掘幸福感!https://tianchi.aliyun.com ...

  4. 资源分享 | PyTea:不用运行代码,静态分析pytorch模型的错误

    ​  前言  ​​​​​​​本文介绍一个Pytorch模型的静态分析器 PyTea,它不需要运行代码,即可在几秒钟之内扫描分析出模型中的张量形状错误.文末附使用方法. 本文转载自机器之心 编辑:CV技 ...

  5. 借助 SIMD 数据布局模板和数据预处理提高 SIMD 在动画中的使用效率

    原文链接 简介 为发挥 SIMD1 的最大作用,除了对其进行矢量化处理2外,我们还需作出其他努力.可以尝试为循环添加 #pragma omp simd3,查看编译器是否成功进行矢量化,如果性能有所提升 ...

  6. 对数据预处理的一点理解[ZZ]

    数据预处理没有统一的标准,只能说是根据不同类型的分析数据和业务需求,在对数据特性做了充分的理解之后,再选择相关的数据预处理技术,一般会用到多种预处理技术,而且对每种处理之后的效果做些分析对比,这里面经 ...

  7. 使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(4)—数据预处理

    在使用机器算法之前,我们先把数据做下预处理,先把特征和标签拆分出来 housing = strat_train_set.drop("median_house_value",axis ...

  8. 数据准备<3>:数据预处理

    数据预处理是指因为算法或者分析需要,对经过数据质量检查后的数据进行转换.衍生.规约等操作的过程.整个数据预处理工作主要包括五个方面内容:简单函数变换.标准化.衍生虚拟变量.离散化.降维.本文将作展开介 ...

  9. 【sklearn】数据预处理 sklearn.preprocessing

    数据预处理 标准化 (Standardization) 规范化(Normalization) 二值化 分类特征编码 推定缺失数据 生成多项式特征 定制转换器 1. 标准化Standardization ...

随机推荐

  1. Mac定制终端:iTerm2 + zsh + powerline

    原始界面:   配置后的界面:   安装iTerm2 可以直接去官网下载:https://www.iterm2.com/ 下载后直接安装即可 安装主题 所有主题:https://iterm2color ...

  2. 简单了解winform

    WinForm是·Net开发平台中对Windows Form的一种称谓. Windows窗体可用于设计窗体和可视控件,以创建丰富的基于Windows的窗体应用程序.可以访问数据库中的数据,并在窗体上显 ...

  3. koa2 源码解读 application

    koa2的源码比较简单,重点解读aplication, 其中context源码比较简单,主要是一些error cookies等,重点可以关注下delegate,delegate模块中,主要通过prot ...

  4. JS对象—字符串总结(创建、属性、方法)

    1.创建字符串     1.1 new String(s)         String和new一起使用,创建的是一个字符串对象,存放的是字符串s的表示.     1.2 String(s)     ...

  5. EasyUI的datagrid有值但是显示不出来

    $("#goodsList").datagrid({  url: "../Ajax/GoodsAjax.ashx",  queryParams:  {  cmd ...

  6. < 备考CET6 - 替换词 >

    替换词 名词 结果 Result consequence 人 People, person citizen, individual 发展 Development advancement,progres ...

  7. ubantu 安装软件

    一.解压后bin文件夹里有setup.py 进入到setup.py的目录,执行命令: sudo python3 setup.py install 二.以.whl结尾的文件 直接运行命令: sudo p ...

  8. 在LIPS表追加拣配数量PIKMG字段(转)

    原文地址:https://blog.csdn.net/zhongguomao/article/details/43451127 最近比较忙,此方案出后测试了很多种情况都存在问题,只能留待以后处理了.. ...

  9. [LeetCode] 177.第N高薪水

    题目: 编写一个 SQL 查询,获取 Employee表中第 n 高的薪水(Salary). +----+--------+ | Id | Salary | +----+--------+ | 1 | ...

  10. 命令行打包war包

    输入jar -cvf  包名.war  目录/*