RuntimeError: invalid argument 0: Sizes of tensors must match except in dimension 1.

博主在调整模型后进行微调训练时遇到RuntimeError,源于在处理list类型的中间变量hs时shape不匹配。通过打印发现hs类型为list且shape为(5,),但后续操作导致了问题。
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LLaMA Factory 是一个简单易用且高效的大型语言模型(Large Language Model)训练与微调平台。通过 LLaMA Factory,可以在无需编写任何代码的前提下,在本地完成上百种预训练模型的微调

最近在修改模型不支持的算子后,由于对模型的效果产生了影响,所以需要进行微调训练,但是训练的时候报错了,如下:

File "/home/xxxxxxx/EdgeNets/nn_layers/efficient_pyramid_pool.py", line 300, in forward
    out = torch.cat(hs, dim=1)
RuntimeError: invalid argument 0: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Got 28 and 14 in dimension 2 at /pytorch/aten/src/THC/generic/THCTensorMath.cu:71

开始以为是修改的代码有问题,后来排查完之后是在中间测试的时候加了打印语句。如下:

print("hs.shape:", np.array(hs).shape)

由于hs的类型是list,我想查看他的shape,所以通过np.array的shape进行了查看。定位到是这句的原因后,在这句之前之后对hs的type进行了打印,输出如下:

hs.type: <class 'list'>
hs.shape: (5,)
hs.type: <class 'list'>

感觉没有改变类型,不知道为啥会影响,先记录一下。

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<think>好的,用户遇到了PyTorch中的RuntimeError,提示维度1的尺寸不匹配,期望是135但实际得到540。我需要根据提供的引用和之前的知识来帮助解决这个问题。 首先,根据用户提供的引用,尤其是引用[3]和[4],这个问题通常是由于DataLoader在处理数据时,__getitem__返回的tensor形状不一致,导致无法正确拼接成批次张量。比如,在引用[4]的示例中,FooDataset的__getitem__生成了不同尺寸的fake_data,导致每个样本的尺寸不一致,从而在DataLoader尝试堆叠时出错。 接下来,我需要详细分析可能的原因。用户提到的错误信息是维度1的尺寸不匹配,预期135,实际540。这表明在模型处理数据时,某个层的输入维度与预期不符。可能的原因有几个方面: 1. **数据预处理不一致**:数据集的__getitem__方法返回的数据形状可能不一致。例如,图片的尺寸不同,或者在数据增强时导致尺寸变化。需要检查数据集代码,确保每个样本返回的tensor形状相同,尤其是通道、高度和宽度。 2. **模型结构问题**:模型的某些层对输入尺寸有严格要求。例如,全连接层的输入特征数必须与前一层的输出匹配。如果输入尺寸变化,可能导致计算时维度不匹配。需要检查模型各层的输入输出尺寸,特别是在卷积层后的全连接层。 3. **数据加载与模型输入不匹配**:可能在训练或验证时,输入数据的形状不符合模型的预期。例如,输入图像尺寸与模型第一层期望的尺寸不同,导致经过各层计算后维度不匹配。 接下来,需要逐步排查问题。首先检查数据集部分,确保每个样本的输出尺寸一致。可以添加打印语句或断言来验证。例如,在__getitem__中检查返回的tensor形状,或者在DataLoader迭代时打印批次数据的形状。 如果数据预处理没有问题,那么检查模型结构。使用简单的输入数据,比如随机生成固定尺寸的tensor,逐层检查输出形状,确定在哪一层出现尺寸不符。特别是卷积层后的特征图尺寸,可能因为步长、填充等参数设置不当,导致输出尺寸与预期不符。 另外,全连接层的输入特征数需要根据前面的层计算得出。如果输入尺寸变化,全连接层的in_features可能需要调整。例如,使用自适应池化层(如nn.AdaptiveAvgPool2d)来固定特征图尺寸,避免因输入尺寸变化导致问题。 用户的引用中提到,引用[3]的解决方法是检查__getitem__函数中的操作,确保返回的图片形状一致。引用[4]的示例中,故意生成不同尺寸的数据导致错误。因此,用户的问题很可能出在数据集的处理上,尤其是不同样本的尺寸差异。 最后,用户可能需要统一数据尺寸,比如在数据预处理时进行缩放或裁剪,或者使用collate_fn来自定义批次数据的处理方式,确保所有样本在堆叠前调整为相同尺寸。</think>针对PyTorch中出现的RuntimeError尺寸不匹配问题(例如维度1预期135却得到540),以下是系统性排查和解决方案: --- ### **1. 核心原因分析** 错误信息`RuntimeError: invalid argument 0: Sizes of tensors must match except in dimension 0. Got 135 and 540 in dimension 1`表明:**数据批次中不同样本在非批次维度(通常是特征维度)存在尺寸不一致**,导致无法通过`DataLoader`自动堆叠为张量。常见场景包括: - 数据集返回的单个样本特征维度不一致(如图像尺寸不同、序列长度不同)[^3] - 模型输入层与数据实际形状不匹配(如全连接层预期特征数错误) --- ### **2. 分步排查与解决方法** #### **(1) 检查数据集预处理** **问题定位**:数据加载时`__getitem__`返回的样本形状不一致 **解决方案**: 1. 在数据集的`__getitem__`方法中添加**形状断言**: ```python def __getitem__(self, idx): data, label = ... # 加载数据 assert data.shape == (3, 224, 224), f"Invalid shape {data.shape} at index {idx}" return data, label ``` 2. 使用**统一预处理**强制对齐尺寸: ```python from torchvision import transforms transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), # 强制统一尺寸 transforms.ToTensor() ]) ``` 3. 若处理变长数据(如文本序列),需使用`collate_fn`自定义批次组合逻辑[^4]。 --- #### **(2) 验证模型输入输出维度** **问题定位**:模型结构导致特征维度计算错误 **解决方案**: 1. **手动计算模型各层维度**: ```python # 示例:卷积层输出尺寸计算公式 output_size = (input_size - kernel_size + 2*padding) // stride + 1 ``` 2. 使用**测试输入**验证维度匹配性: ```python test_input = torch.randn(4, 3, 224, 224) # 模拟4个样本的批次 output = model(test_input) print(output.shape) # 检查是否符合预期 ``` --- #### **(3) 检查全连接层输入特征数** **典型错误场景**:卷积网络末端全连接层硬编码`in_features`参数 **优化方案**: 1. **动态计算全连接层输入维度**: ```python class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.conv_layers = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3), nn.MaxPool2d(2), nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3) ) self.fc = nn.Linear(self._get_conv_output((3, 224, 224)), 10) def _get_conv_output(self, shape): with torch.no_grad(): dummy_input = torch.rand(1, *shape) output = self.conv_layers(dummy_input) return output.view(1, -1).shape[1] def forward(self, x): x = self.conv_layers(x) x = x.view(x.size(0), -1) return self.fc(x) ``` 2. 使用**全局池化层**替代全连接层: ```python self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) # 输出固定为(B, C, 1, 1) ``` --- ### **3. 典型错误场景示例** #### 错误代码片段 ```python # 错误原因:返回不同尺寸的图片 class BadDataset(Dataset): def __getitem__(self, idx): height = random.randint(100, 200) # 随机高度导致尺寸不一致 return torch.randn(3, height, 256), label ``` #### 修正代码 ```python class GoodDataset(Dataset): def __init__(self): self.transform = transforms.Resize((224, 224)) # 强制统一尺寸 def __getitem__(self, idx): img = PIL.Image.open(...) img = self.transform(img) # 应用尺寸标准化 return img, label ``` ---
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