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PyTorch 解决Dataset和Dataloader遇到的问题

2020-05-03 11:26xgbm_k Python

今天小编就为大家分享一篇PyTorch 解决Dataset和Dataloader遇到的问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

今天在使用PyTorchDataset遇到了一个问题。先看代码

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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:

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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服务器之家。

原文链接:https://blog.csdn.net/xgbm_k/article/details/84067245

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