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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, 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。
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苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2025/1/4
3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。
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探索各种新的工具、框架和功能，助力你打造出理想的 App 和游戏。通过视频讲座学习新技能，与 Apple 专家进行一对一会面，以推进你的项目，完善你的构思。
Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。