图像处理中，在损失函数中，遇到输入和输出size不匹配的问题

最新推荐文章于 2024-11-22 12:49:36 发布
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文章标签： 深度学习 pytorch
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在使用PyTorch进行深度学习时，遇到了输入与输出尺寸不匹配的问题，具体表现为ValueError，指出目标尺寸与输入尺寸不一致。解决方法包括使用numpy的squeeze函数去除单通道维度，并理解通道第一（channel first）和通道最后（channel last）的概念。对于处理RGB图像，通常需要将其转换为灰度图。报错源于未对Image库加载的图像进行灰度处理，修正代码为Image.open().convert("L")。同样，使用cv2读取时，可以设置参数0读取灰度图。

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ValueError: Target size (torch.Size([1, 1, 256, 256, 3])) must be the same as input size (torch.Size([1, 1, 256, 256]))

Traceback (most recent call last):
  File "/home/ltt/projectUNet/tools/unet_medic/Linear_lesion_Code/UNet/train.py", line 269, in <module>
    main(mode='train',args=args,writer=writer,k_fold=int(i+1))
  File "/home/ltt/projectUNet/tools/unet_medic/Linear_lesion_Code/UNet/train.py", line
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