RuntimeError：/pytorch/torch/lib/TH/generic/THTensorMath.c:2864中的张量大小不一致

Question

我试图建立一个数据加载器，这就是它的样子

`class WhaleData(Dataset):
def __init__(self, data_file, root_dir , transform = None):
    self.csv_file = pd.read_csv(data_file)
    self.root_dir = root_dir
    self.transform = transforms.Resize(224)

def __len__(self):
    return len(os.listdir(self.root_dir))

def __getitem__(self, index):
    image = os.path.join(self.root_dir, self.csv_file['Image'][index])
    image = Image.open(image)
    image = self.transform(image)
    image = np.array(image)
    label  = self.csv_file['Image'][index]
    sample = {'image': image, 'label':label}
    return sample

trainset  = WhaleData(data_file = '/mnt/55-91e8-b2383e89165f/Ryan/1234/train.csv', 
     root_dir = '/mnt/4d55-91e8-b2383e89165f/Ryan/1234/train')
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(trainset , batch_size = 4, shuffle =True,num_workers= 2)
for i, batch in enumerate(train_loader):
      (i, batch)

当我尝试运行这段代码时，我得到了这个错误，我确实得到了错误的本质，我的所有图像可能都不是相同的形状，而且我的图像并非都是相同的形状，但如果我没有错只有在我将它们送到网络时才会出现错误，因为图像都是不同的形状，但为什么它会在这里抛出错误呢？关于我可能出错的地方的任何建议都将极为有用，如果需要，我很乐意提供任何额外的信息，

谢谢

RuntimeError: Traceback (most recent call last):
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 42, in _worker_loop
samples = collate_fn([dataset[i] for i in batch_indices])
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 116, in default_collate
    return {key: default_collate([d[key] for d in batch]) for key in batch[0]}
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 116, in <dictcomp>
    return {key: default_collate([d[key] for d in batch]) for key in batch[0]}
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 105, in default_collate
return torch.stack([torch.from_numpy(b) for b in batch], 0)
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/torch/functional.py", line 64, in stack
    return torch.cat(inputs, dim)
RuntimeError: inconsistent tensor sizes at /pytorch/torch/lib/TH/generic    /THTensorMath.c:2864

Answer 1

当PyTorch尝试将图像堆叠成单个批量张量时（参见跟踪中的torch.stack([torch.from_numpy(b) for b in batch], 0)），会出现错误。正如你所提到的，由于图像具有不同的形状，堆叠失败（即，如果所有这些张量都具有形状(B, H, W)，则只能通过堆叠B张量来创建张量(H, W)）。

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注意：我不完全确定，但为batch_size=1设置torch.utils.data.DataLoader(...)可能会删除此特定错误，因为它可能不再需要调用torch.stack()）。