PyTorch 解决Dataset和Dataloader遇到的问题
今天在使用PyTorch中Dataset遇到了一个问题。先看代码 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]]]) 结果运行时报错: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了一下发现是这样的:读入的图片有些是灰度图(1个通道),绝大多数是RGB图片(3通道),也有些是带透明度的(4通道) 。这导致在读入后最后一个维度(通道数)不一致(可能是1、3或者4)。 Dataloader在制作batch data时,tensor的shape必须一样,就报了这个错误。解决的方法是:img = img.convert(“RGB”)。完 整代码如下: class psDataset(Dataset): def __init__(self,idx): img = Image.open(self.x[idx]) img = img.convert("RGB") img = self.transforms(img) return img,torch.tensor([[self.y[idx]]]) 以上这篇PyTorch 解决Dataset和Dataloader遇到的问题就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。 (编辑:李大同) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |