我很难理解为什么这会导致一个错误。此代码直接从用于时尚MNIST数据集的NN分类器的PyTorch文档中提取。但是,当我试图将其切换到MNIST手写数字数据集时,会出现以下错误:
RuntimeError:张量a (10)的大小必须在非单例维数1处与张量b (64)的大小匹配。
在训练循环函数中使用损失函数时会发生这种情况。有人能帮我理解为什么会发生这种事吗。谢谢!
import torch
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets
from tor
我有一个要用于GAN的文本数据集,它应该变成一个onehotencode,这就是我为我的文件创建自定义数据集的方式 class Dataset2(torch.utils.data.Dataset):
def __init__(self, list_, labels):
'Initialization'
self.labels = labels
self.list_IDs = list_
def __len__(self):
'Denotes the total number of sam
我正在尝试建立一个模型来预测75x75图像的种族,但是当我训练这个模型时,准确率总是完全保持在53.2%。直到我在一些照片上运行了它,我才意识到为什么。事实证明,无论照片是什么,它总是能预测“其他”。不过,我并不完全确定原因。
我从复制了代码,在该数据集中或标准的MNIST数据中,它工作得很好。我将数据集更改为,然后它开始一直只预测一个标签。
下面是我的代码:
import torch
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.datasets import ImageFolder
我需要在PyTorch中实现一个多标签图像分类模型。但是我的数据不平衡,所以我使用PyTorch中的WeightedRandomSampler创建了一个自定义数据加载器。但是当我遍历定制的dataloader时,我得到了错误:IndexError: list index out of range 使用此链接实现了以下代码:https://discuss.pytorch.org/t/balanced-sampling-between-classes-with-torchvision-dataloader/2703/3?u=surajsubramanian def make_weights_fo
我有两套文件:面具和图像。在'tensorflow‘中没有tiff解码器,但是有’tiff.实验性‘。Tiff文件有超过4个通道。
此代码不起作用:
import numpy as np
import tiffile as tiff
import tensorflow as tf
for i in range(100):
a = np.random.random((30, 30, 8))
b = np.random.randint(10, size = (30, 30, 8))
tiff.imsave('ne
我的课程如下。我希望在初始化应用程序或DataService类之后,在初始化DataHandler之前,调用DataService的构造函数中的语句。但构造函数中的dataLoader对象为空。我是guice新手,我想知道如何使用GUICE实现这一点
@Singleton
@Managed
class DataService{
@Inject private DataLoader dataLoader;
DataService(){
dataLoader.load(); // I am trying to udnerstand why dataLoader is
我在尝试创建自己的torch数据集类时遇到了这个问题
Traceback (most recent call last):
File "us_name_train.py", line 10, in <module>
from dataloader.usname_dl import NameDataset
File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\dataloader\__init__.py", line 1, in <module>
from dataload
如果在app中运行这个comamnd,就会得到这样的错误,即没有这样的文件或目录:
python3 -m unittest discover -t ~/app/dataloader/ -s ~/app/dataloader/tests
导致此错误:
with open("assertions/validator/validation_config.json") as inp:
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'assertions/validator/validation_config
我试图实现一个基于图像的回归,使用CNN在lib手电。问题是,我的图像有不同的大小,这将导致异常批处理图像。
首先,我创建了我的dataset
auto set = MyDataSet(pathToData).map(torch::data::transforms::Stack<>());
然后我创建了dataLoader
auto dataLoader = torch::data::make_data_loader(
std::move(set),
torch::data::DataLoaderOptions().batch_size(batchSize).wor
我在遵循DCGAN教程(),而且他们从数据中心获得的输出格式也有问题。因此,简而言之,如果他们需要来自dataloader的任何数据,他们会这样称呼它:
real_batch = next(iter(dataloader))
(real_batch[0].to(device)[:64]
或
for i, data in enumerate(dataloader, 0):
real_cpu = data[0].to(device)
而且他们正在调用的data[0]具有批处理大小(设置为128),在第一个示例中,它们需要64个数据样本,所以他们使用[:64]来切割它们。
问题是,我的数据中心没有遵