ValueError: Expected input batch_size (288) to match target batch_size (8).

原创于 2022-12-31 21:12:10 发布 · 1k 阅读

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#python #深度学习 #计算机视觉 #人工智能

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当在运行模型时遇到由于batch_size导致的问题，可以尝试以下解决方案：1) 使用`torch.no_grad()`上下文管理器读取数据；2) 调整数据集转换代码，减小Resize操作；3) 直接降低训练和测试数据加载器的batch_size。这些方法有助于优化计算过程，减少内存消耗。

部署运行你感兴趣的模型镜像

在运行模型框架时，遇到标题问题
问题很明显可以看出是batch_size设置问题
此时，本人问题出在代入损失函数计算上
所以，我们可以通过如下方法进行

一、在读取数据集数据前加上代码

        with torch.no_grad():
            for data in test_dataload:
                img, target = data

二、修改转化数据集的格式代码即减小Resize

train_transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.RandomVerticalFlip(),
    transforms.ToTensor(),
    normalize
])

test_transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor(),
    normalize
])

三、直接减小Batch_size

train_dataload = DataLoader(dataset=train_data, batch_size=8)
test_dataload = DataLoader(dataset=test_data, batch_size=8, shuffle=True)

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