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这种错误有两种可能:
1.你输入的图像数据的维度不完全是一样的,比如是训练的数据有100组,其中99组是256*256,但有一组是384*384,这样会导致Pytorch的检查程序报错
2.比较隐晦的batchsize的问题,Pytorch中检查你训练维度正确是按照每个batchsize的维度来检查的,比如你有1000组数据(假设每组数据为三通道256px*256px的图像),batchsize为4,那么每次训练则提取(4,3,256,256)维度的张量来训练,刚好250个epoch解决(250*4=1000)。但是如果你有999组数据,你继续使用batchsize为4的话,这样999和4并不能整除,你在训练前249组时的张量维度都为(4,3,256,256)但是最后一个批次的维度为(3,3,256,256),Pytorch检查到(4,3,256,256) != (3,3,256,256),维度不匹配,自然就会报错了,这可以称为一个小bug。
解决办法:
对于第一种:整理一下你的数据集保证每个图像的维度和通道数都一直即可。
对于第二种:挑选一个可以被数据集个数整除的batchsize或者直接把batchsize设置为1即可。
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