TensorDataSet“张量之间的大小不匹配”

Question

我有 4 个大小为 64x64 的矩阵，它们被堆叠起来 (Torch.Stack) 以创建大小为 [4,64,64] 的矩阵，它们将作为我的 TensorDataSet 的输入。我有 1 个 64x64 矩阵，旨在为我的 TensorDataSet 输出。当我将它们加载到 TensorDataSet（输入，输出）时，我发现大小不匹配。

如果我采用 1 个输入和 1 个输出，每个输入和输出的大小均为 64x64，TensorDataSet 将接受这一点。但是，我想传递与 1 个输出值相对应的 4 个输入值。例如，每个输入的 [0,0] 位置中的第一个值与输出的 [0,0] 位置有关系。

我尝试使用挤压方法，但没有成功。

Answer 1

如果仔细查看

TensorDataset

引发的错误的堆栈跟踪，您将看到：

assert all(tensors[0].size(0) == tensor.size(0) for tensor in tensors)

这意味着所有张量沿第一维（数据集大小）必须具有相同的大小。

在您的情况下， one

4x64x64

张量对应于 one 64x64 张量，换句话说，TensorDataset 的输入必须分别针对输入和输出进行整形

(1,4,64,64)

和

(1,64,64)

。因此，您需要在两者上添加额外的维度（使用

None

索引 或

unsqueeze

）：

x = torch.rand(4,64,64)
y = torch.rand(64,64)

dataset = TensorDataset(x[None], y[None])