这篇文章主要介绍PyTorch如何解决Dataset和Dataloader遇到的问题，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

创新互联建站是少有的网站设计、成都网站建设、营销型企业网站、成都微信小程序、手机APP,开发、制作、设计、卖友情链接、推广优化一站式服务网络公司,成立于2013年,坚持透明化,价格低,无套路经营理念。让网页惊喜每一位访客多年来深受用户好评

在使用PyTorch中Dataset遇到了一个问题。先看代码

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]]])

结果运行时报错：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了一下发现是这样的：读入的图片有些是灰度图（1个通道），绝大多数是RGB图片（3通道），也有些是带透明度的（4通道）

。这导致在读入后最后一个维度（通道数）不一致（可能是1、3或者4）。

Dataloader在制作batch data时，tensor的shape必须一样，就报了这个错误。解决的方法是：img = img.convert(“RGB”)。完

整代码如下：

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]]])

以上是“PyTorch如何解决Dataset和Dataloader遇到的问题”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道！

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。

当前题目：PyTorch如何解决Dataset和Dataloader遇到的问题-创新互联
当前网址：http://pwwzsj.com/article/djdjjs.html