pytorch训练模型遇到RuntimeError: inconsistent tensor错误

部署运行你感兴趣的模型镜像

问题描述:

训练resnet模型,使用torchvision的ImageFolder来创建训练和测试集的DataLoader,然后训练模型的时候,出现RuntimeError: inconsistent tensor错误.

解决措施:

在transforms.Compose()中,transforms.Resize(224)后面跟一个transforms.CenterCrop(224)操作就OK!

完整代码:

def train_loader(path, batch_size=32, num_workers=4, pin_memory=True):
    normalize = transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
    return data.DataLoader(
        datasets.ImageFolder(path,
                            transforms.Compose([
                                transforms.Resize(224),
                                transforms.CenterCrop(224),
                                transforms.ToTensor(),
                                normalize,
                                ])),
        batch_size = batch_size,
        shuffle = True,
        num_workers = num_workers,
        pin_memory = pin_memory)

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.5

PyTorch 2.5

PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch 库,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,如计算机视觉和自然语言处理

### 关于 `RuntimeError: Unrecognized tensor type ID` 的解决方案 遇到此类错误通常是因为 PyTorch 版本与 CUDA 或其他依赖库之间的不兼容所引起的。具体来说,在使用 fairseq 时遇到了 `Unrecognized tensor type ID: AutogradCUDA` 错误[^1],而在 mmdetection 训练过程中也出现了类似的 CUDA 运行时错误[^2]。 对于这类问题的一个常见解决方法是确保所有组件版本的一致性和兼容性: - **确认 PyTorch 和 CUDA 的匹配**:如果当前环境中使用的 PyTorch 是基于特定版本的 CUDA 编译而成,则应保证该版本的 CUDA 已正确安装并配置好。例如,当 PyTorch 版本为 1.3.1 并且对应的是 CUDA 10.0 时,应当通过 Conda 来安装相应版本组合下的工具包,即运行命令 `conda install pytorch=1.3 torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch` 同时注意这可能需要重新编译项目以及相关模块如 mmdet。 - **调整 PyTorch 及其扩展库版本**:有时降级或升级某些软件包也可能解决问题。有建议指出可以通过指定较低版本来规避此问题,比如尝试安装 PyTorch 2.0.0、torchvision 0.15.1 和 torchaudio 2.0.1,并指向 cu118 的索引 URL 下载适合 GPU 加速的支持文件[^4]。 另外值得注意的是,不同框架之间可能存在冲突或者特殊需求,像 GroundingDINO 所引发的相关异常处理方式则有所不同——先将其移除再按照官方指南操作可能是更稳妥的做法[^5]。 最后提醒一点,保持开发环境整洁有序非常重要;每次修改前最好备份现有设置以便回滚测试不同的修复路径直到找到最合适的那个为止。 ```bash # 更新或重置PyTorch及其关联库至推荐版本 pip uninstall torch torchvision torchaudio pip install torch==2.0.0 torchvision==0.15.1 torchaudio==2.0.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值