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
classpsDataset(Dataset): def__init__(self,x,y,transforms=None): super(Dataset,self).__init__() self.x=x self.y=y iftransforms==None: self.transforms=Compose([Resize((224,224)),ToTensor()]) else: self.transforms=transforms def__len__(self): returnlen(self.x) def__getitem__(self,idx): img=Image.open(self.x[idx]) img=self.transforms(img) returnimg,torch.tensor([[self.y[idx]]])
结果运行时报错：RuntimeError:invalidargument0:Sizesoftensorsmustmatchexceptindimension0.Got3and1indimension1at/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batchdata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：
classpsDataset(Dataset):
def__init__(self,x,y,transforms=None):
super(Dataset,self).__init__()
self.x=x
self.y=y
iftransforms==None:
self.transforms=Compose([Resize((224,224)),ToTensor()])
else:
self.transforms=transforms
def__len__(self):
returnlen(self.x)
def__getitem__(self,idx):
img=Image.open(self.x[idx])
img=img.convert("RGB")
img=self.transforms(img)
returnimg,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毛票票。
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