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PyTorch 解決Dataset和Dataloader遇到的問題

 更新時間：2020年01月08日 14:14:34   作者：xgbm_k  
今天小編就為大家分享一篇PyTorch 解決Dataset和Dataloader遇到的問題，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

今天在使用PyTorch中Dataset遇到了一個問題。先看代碼

class psDataset(Dataset):
  def __init__(self, x, y, transforms = None):
    super(Dataset, self).__init__()
    self.x = x
    self.y = y
    if transforms == None:
      self.transforms = Compose([Resize((224, 224)), ToTensor()])
    else:
      self.transforms = transforms
    
  def __len__(self):
    return len(self.x)
  
  def __getitem__(self, idx):
    img = Image.open(self.x[idx])
    img = self.transforms(img)    
    return img, torch.tensor([[self.y[idx]]])

結(jié)果運(yùn)行時報錯：RuntimeError: invalid argument 0: Sizes of tensors must match except in dimension 0. Got 3 and 1 in dimension 1 at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1522182087074/work/torch/lib/TH/generic/THTensorMath.c:2897

Google了一下發(fā)現(xiàn)是這樣的：讀入的圖片有些是灰度圖（1個通道），絕大多數(shù)是RGB圖片（3通道），也有些是帶透明度的（4通道）

。這導(dǎo)致在讀入后最后一個維度（通道數(shù)）不一致（可能是1、3或者4）。

Dataloader在制作batch data時，tensor的shape必須一樣，就報了這個錯誤。解決的方法是：img = img.convert(“RGB”)。完

整代碼如下：

class psDataset(Dataset):
  def __init__(self, x, y, transforms = None):
    super(Dataset, self).__init__()
    self.x = x
    self.y = y
    if transforms == None:
      self.transforms = Compose([Resize((224, 224)), ToTensor()])
    else:
      self.transforms = transforms
    
  def __len__(self):
    return len(self.x)
  
  def __getitem__(self, idx):
    img = Image.open(self.x[idx])
    img = img.convert("RGB")
    img = self.transforms(img)    
    return img, torch.tensor([[self.y[idx]]])

以上這篇PyTorch 解決Dataset和Dataloader遇到的問題就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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