Kun je voorbeelden geven van batchgrootte mismatches in Pytorch

1. Mismatch vanwege een onjuiste doelindeling:
- In Pytorch, bij gebruik van `Crossentropyloss ', moet het doel getal-indices zijn, niet one-hot gecodeerde vectoren. Als het doelwit een hot wordt gecodeerd, kan dit leiden tot een mismatch-fout van een batchgrootte omdat het model een doelwit van maat `[batch_size]` verwacht, maar een tensor van grootte '[batch_size, n_classes]' ontvangt. Als het model bijvoorbeeld een van de 24 klassen voorspelt, moet het doelwit een tensor van vorm zijn `(32,)` voor een batchgrootte van 32, niet `(32, 24)` [1].

2. Problemen hervormen:
- Soms kunnen hervorming van bewerkingen binnen het model onbedoeld de batchgrootte verminderen. Als een tensor bijvoorbeeld wordt hervormd op een manier dat de eerste dimensie (batchgrootte) wordt gewijzigd, kan dit leiden tot een mismatch bij het berekenen van verliesfuncties die verwachten dat de batchgroottes van input en doelwit zullen matchen [5].

3. Dataloader -gedrag:
- Pytorch's `Dataloader` kan soms batches van verschillende maten retourneren, vooral als de gegevenssetgrootte geen veelvoud is van de batchgrootte. Dit gebeurt wanneer `drop_last = false`, waardoor de laatste batch kleiner is dan de opgegeven batchgrootte. Hoewel het meestal geen mismatch -probleem binnen een batch kan, kan het verwarring veroorzaken als het niet correct wordt behandeld [3].

4. Aangepaste gegevensset of modelimplementatie:
- Aangepaste gegevenssets of modellen kunnen onbedoeld batchgrootte mismatches veroorzaken als de gegevens- of modeluitgangen niet correct zijn uitgelijnd. Als een aangepaste dataset bijvoorbeeld gegevens retourneert in een onverwacht formaat, of als de voorwaartse pass van een model de gegevens op een manier hervormt die de batchgrootte verandert, kan dit leiden tot fouten tijdens de training [7].

5. Vereisten voor verliesfunctie:
- Verschillende verliesfuncties hebben verschillende vereisten voor input- en doelvormen. Bijvoorbeeld, `l1loss` vereist dat beide ingangen dezelfde vorm hebben, wat kan leiden tot mismatches van batchgroottes als de vormen niet goed uitlijnen [2].