هل يمكنك تقديم أمثلة على عدم تطابق حجم الدُفعة في Pytorch

1. عدم التوافق بسبب التنسيق المستهدف غير الصحيح:
- في Pytorch ، عند استخدام `crossentropyloss` ، يجب أن يكون الهدف مؤشرات عدد صحيح ، وليس ناقلات مشفرة واحدة. إذا تم ترميز الهدف واحد ، فقد يؤدي ذلك إلى خطأ في عدم تطابق حجم الدُفعة لأن النموذج يتوقع هدفًا من الحجم "[Batch_size]` ، ولكنه يتلقى موتر من الحجم `[batch_size ، n_classes]`. على سبيل المثال ، إذا كان النموذج يتوقع واحدة من 24 فئة ، فيجب أن يكون الهدف موترًا من الشكل "(32 ،)" لحجم الدُفعة 32 ، وليس "(32 ، 24)` [1].

2. إعادة تشكيل القضايا:
- في بعض الأحيان ، يمكن لعمليات إعادة تشكيل داخل النموذج أن تقلل عن غير قصد من حجم الدُفعة. على سبيل المثال ، إذا تم إعادة تشكيل الموتر بطريقة يتم تغيير البعد الأول (حجم الدفعة) ، فقد يؤدي ذلك إلى عدم تطابق عند حساب وظائف فقدان الفقد التي تتوقع أحجام الدفعة من المدخلات والهدف [5].

3. سلوك Dataloader:
- يمكن لـ Pytorch's `dataloader` في بعض الأحيان إرجاع دفعات بأحجام مختلفة ، خاصة إذا لم يكن حجم مجموعة البيانات مضاعفًا لحجم الدُفعة. يحدث هذا عندما يكون `drop_last = false` ، مما تسبب في أن تكون الدُفعة الأخيرة أصغر من حجم الدُفعة المحدد. على الرغم من أنها ليست عادةً مشكلة غير متطابقة داخل الدفعة ، إلا أنها يمكن أن تسبب ارتباكًا إذا لم يتم التعامل معها بشكل صحيح [3].

4. مجموعة البيانات المخصصة أو تنفيذ النموذج:
- قد تتسبب مجموعات البيانات أو النماذج المخصصة عن غير قصد في عدم تطابق حجم الدُفعة إذا لم يتم محاذاة مخرجات البيانات أو النماذج بشكل صحيح. على سبيل المثال ، إذا قامت مجموعة بيانات مخصصة بإرجاع البيانات بتنسيق غير متوقع ، أو إذا أعادت النموذج إلى الأمام أن يعيد تمرير البيانات بطريقة يغير حجم الدفعة ، فقد يؤدي ذلك إلى أخطاء أثناء التدريب [7].

5. متطلبات وظيفة الخسارة:
- وظائف الخسارة المختلفة لها متطلبات مختلفة للأشكال المدخلات والأشكال المستهدفة. على سبيل المثال ، يتطلب `l1loss` كلا المدخلات أن يكون لهما نفس الشكل ، مما قد يؤدي إلى عدم تطابق حجم الدُفعة إذا لم تتماشى الأشكال بشكل صحيح [2].