PyTorch 解決Dataset和Dataloader遇到的問題
今天在使用PyTorch中Dataset遇到了一個問題。先看代碼
class psDataset(Dataset):
def __init__(self, x, y, transforms = None):
super(Dataset, self).__init__()
self.x = x
self.y = y
if transforms == None:
self.transforms = Compose([Resize((224, 224)), ToTensor()])
else:
self.transforms = transforms
def __len__(self):
return len(self.x)
def __getitem__(self, idx):
img = Image.open(self.x[idx])
img = self.transforms(img)
return img, torch.tensor([[self.y[idx]]])
結(jié)果運行時報錯：RuntimeError: invalid argument 0: Sizes of tensors must match except in dimension 0. Got 3 and 1 in dimension 1 at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1522182087074/work/torch/lib/TH/generic/THTensorMath.c:2897
Google了一下發(fā)現(xiàn)是這樣的：讀入的圖片有些是灰度圖（1個通道），絕大多數(shù)是RGB圖片（3通道），也有些是帶透明度的（4通道）
。這導(dǎo)致在讀入后最后一個維度（通道數(shù)）不一致（可能是1、3或者4）。
Dataloader在制作batch data時，tensor的shape必須一樣，就報了這個錯誤。解決的方法是：img = img.convert(“RGB”)。完
整代碼如下：
class psDataset(Dataset):
def __init__(self, x, y, transforms = None):
super(Dataset, self).__init__()
self.x = x
self.y = y
if transforms == None:
self.transforms = Compose([Resize((224, 224)), ToTensor()])
else:
self.transforms = transforms
def __len__(self):
return len(self.x)
def __getitem__(self, idx):
img = Image.open(self.x[idx])
img = img.convert("RGB")
img = self.transforms(img)
return img, torch.tensor([[self.y[idx]]])
以上這篇PyTorch 解決Dataset和Dataloader遇到的問題就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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