训练新的数据集发生报错

最新推荐文章于 2024-08-20 22:08:31 发布
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文章标签： python pytorch 开发语言
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ValueError: Using a target size (torch.Size([64, 24])) that is different to the input size (torch.Size([64, 17])) is deprecated. Please ensure they have the same size.

 原因是自己的标签只有17种，但是由于标注的时候误点了   变成了24种，清除掉脏数据就行了。

2.python/pytorch编程debug
驽马十驾，功在不舍；锲而不舍，金石可镂。
05-10 1万+
快速解决python中的bug，这里总有你需要的。
Using a target size (torch.Size([270, 429])) that is different to the input size (torch.Size([270]))
baiye_nini的博客
09-27 2060
torch.Size([270, 429]指的是输出的tensor，target（y）和data（x）使用的是同一个集合train。torch.Size([270]指的是本应输出的tensor。原来是粗心大意······
UserWarning: Using a target size (torch.Size([64])) that is different to the input size (torch.Size(
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Pytorch Warning 问题 UserWarning: Using a target size (torch.Size([64])) that is different to the input size (torch.Size([64,1])) 解决 在forward(self, x)函数体中，在return x之前，加一句 x = x.squeeze(-1) 以达到降低一维的目的~ ...
pytorch中Tensor各种操作
zycxnanwang的博客
08-21 2277
import torch pytorch中Tensor初始化 #返回全零Tensor a = torch.zeros(2,3); print(a) #返回shape和参数一样的全1Tensor, zeros_like类似 b = torch.ones_like(a); print(b) #torch.arange(start=0, end, step=1) c = torch.arange...
torch.Size报错：ValueError: Using a target size (torch.Size([128])) that is different to the input
记录深度学习日常
04-04 3051
ValueError: Using a target size (torch.Size([128])) that is different to the input size (torch.Size([256])) is deprecated. Please ensure they have the same size.
【Pytorch警告】Using a target size (torch.Size([])) that is different to the input size (torch.Size([1])
qq_39218749的博客
04-04 6668
【Pytorch警告】UserWarning: Using a target size (torch.Size([])) that is different to the input size (torch.Size([1])). 【原因】mse_loss损失函数的两个输入Tensor的shape不一致。经过reshape或者一些矩阵运算以后使得shape一致，不再出现警告了。
fb-bev训练测试及其中的报错
04-02
例如，错误可能与数据加载有关，可能是编码解码问题，或者数据集的格式不正确。也可能是模型训练阶段，梯度消失或爆炸、优化器配置不当、损失函数计算错误等问题。测试阶段的错误可能涉及模型预测结果不准确，过拟合...
YOLOV5训练数据集 报错（已解决） ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 0)
weixin_56037811的博客
03-04 3964
YOLOV5训练自己的数据集
新手自学yolov5训练自己的数据集踩坑处理
qq_48304006的博客
07-31 405
在下载与训练模型时，由于网络问题，导致我中途退出，再运行时报错。比较意外的是：在第二次训练程序集的时候，未删除结果无任何错误也未添加os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True'程序无此报错。这种情况通常发生在XML文件中缺少了某个子元素或子元素的值为空。1.20中已弃用，在NumPy 1.24中已删除，此时进入虚拟环境卸载numpy并重新下载，这里我下载的为numpy 1.23。第一次修改将workers值修改为了0，然后将batch-size的值降低，成功解决问题。
YOLOv5训练过程中的各种报错
m0_73776435的博客
03-29 2585
在运行train.py时，需要预训练的权重文件。首先这个报错的大概意思是protobuf这个包的版本不对，只支持3.9.2版本。protobuf==3.9.2支持的python版本最高为3.8，这里需要从新建pytorch环境开始，降低python版本。而神经网络用到多进程的地方在数据集加载上，所以将DataLoader中的参数num_workers设置为0即可。①不止在运行一个项目，另一个项目的python程序也在运行，关掉就可以了。在提示报错的torch_utils.py文件58行，将原来的。
Pytorch Mask RCNN训练自定义数据集
平凡简单的执着
05-13 1万+
前言（必读） 最近做目标检测，然后记录一下 Faster RCNN、Mask RCNN来做目标检测踩得那些坑。 首先，本文并不是利用Pytorch从头去实现Faster RCNN、Mask RCNN这两个结构的文章。如果有意向去从头实现并了解每一步细节可以看看下面这些视频和博客： 来自B站的两位大佬讲解 大佬一：视频 博客 GitHub 大佬二：视频 博客 GitHub 上面都是利用pytorch从原理到具体实现的步骤。 不过本文主要还是利用Pytorch中的Tor
Pytorch实现gan
weixin_44129933的博客
04-27 612
通过百度网盘手动下载文件，网盘链接 密码：locq。将文件拷贝到\raw下（无需解压） mnist数据集下载的代码如下： mnist = datasets.MNIST( root='./data/', train=True, transform=img_transform, download=True ) 修改mnist.py （改之前） resources = [ ("http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-i
pytorch报错记录
jocker_775065019的博客
03-24 5498
1、RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered 具体报错信息： /pytorch/aten/src/THC/THCTensorScatterGather.cu:188: void THCudaTensor_scatterFillKernel(TensorInfo<Real, IndexType>, TensorInfo<long, IndexType>, Real, int, IndexType) [with Inde
ValueError: Target size (torch.Size([4, 20, 320, 320])) must be the same as input size (torch.Size([
m0_46378271的博客
10-29 1万+
在运行UNets3+的时候报了这个错，发现是在使用损失函数时input(masks_pred)和 target(true_masks) 尺寸不匹配导致的： criterion = nn.BCEWithLogitsLoss() loss = criterion(masks_pred, true_masks) masks_pred.shape torch.Size([4, 20, 320, 320]) true_masks.shape torch.Size([4, 3, 320, 320]) 所以在
ValueError: Using a target size (torch.Size([1, 531])) that is different to the input size (torch.Si
qq_45819512的博客
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ValueError: Using a target size (torch.Size([1, 531])) that is different to the input size (torch.Size([531, 1])) is deprecated. Please ensure they have the same size.问题分析：发现是输出特征数据Y的张量写错了，行列不一致。修改.reshape((1,-1))为.reshape((-1,1)),可以正常训练。问题：训练网络时出现。
ValueError: Cannot feed value of shape (197, 235, 4) for Tensor 'Placeholder:0', which has shape '(?
huachuchengzhang的博客
03-13 1743
报错信息如下： 2019-03-13 09:23:04.658024: I c:\users\user\source\repos\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:1084] Created TensorFlow device (/job:localhost/replica:0/task:0/device:GP...
二、代码实现深度学习道路训练样本数据的制作(代码部分详解)——重复工作+多次返工的血泪史
Laney_Midory的博客
05-04 3799
使用python读取文件夹对图片进行批量裁剪 通过第一部分操作arcgis制作了一部分样本数据 分辨率与原相片保持一致 为6060*6060 具体如图所示： 而我们深度学习一般使用的分辨率是1024和512的 这两个数字都无法整除6060 因此我在这里选择裁剪成606 代码参考了这篇博文 感谢大佬！ 我在这里进行了稍稍的调整 因为我想保留原图的格式 因此我的代码如下 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2import os # Cutting the input image
lesson-07-Logsitic-Regression-norm
weixin_38757163的博客
10-24 255
""" # @file name : Logsitic-Regression-norm.py # @author : tingsongyu # @date : 2019-09-08 10:08:00 # @brief : """ import torch import torch.nn as nn import matplotlib.pyplot as plt ...
yolov8训练模型10轮就报错
最新发布
03-09
### YOLOv8 训练模型 10 Epochs 出现错误的解决方案 当尝试使用 YOLOv8 进行模型训练时，可能会遇到多种类型的错误。为了有效解决问题，可以采取以下措施： 对于 `AttributeError: ‘FreeTypeFont’ object has no attribute ‘getsize’` 的具体报错情况，在 Python 版本更新后，Pillow 库中的某些函数签名发生了变化，这可能是导致该问题的原因之一[^3]。 #### 修改 Pillow 字体处理方式 一种常见的修复方法是调整代码中涉及字体大小获取的部分。可以通过修改源码或者升级依赖库来解决这个问题。如果是在可视化部分出现问题，则考虑替换或自定义绘图逻辑以适应最新 API 变化。 另外，确保整个项目环境配置正确也非常重要。例如，确认所有必要的包都已安装并且版本兼容；检查 CUDA 和 cuDNN 是否设置得当（如果是 GPU 上运行的话）。同时也要注意 YAML 配置文件路径以及数据集格式是否符合预期。 ```python import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont def draw_text(draw, text, position, font_path="/usr/share/fonts/truetype/dejavu/DejaVuSans.ttf", size=20): try: font = ImageFont.truetype(font_path, size) # For newer versions of pillow use getbbox instead of getsize bbox = font.getbbox(text) width = bbox[2] - bbox[0] height = bbox[3] - bbox[1] draw.text(position, text, fill="white", font=font) except Exception as e: print(f"Failed to load or render the specified font: {e}") ``` 此段代码展示了如何适配不同版本之间的差异，特别是针对 Pillow 中关于字体尺寸获取的方法进行了改进。 最后，建议始终遵循官方文档指导，并保持软件栈处于最新状态以便获得最佳支持和服务。
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