Puoi fornire esempi di disallineamenti a dimensioni batch a Pytorch

1. Mismatch a causa di un formato target errato:
- In Pytorch, quando si utilizza "Crossentropiloss", il bersaglio dovrebbe essere indici di interi, non vettori codificati a un colpo. Se il bersaglio è codificato da un hot, potrebbe portare a un errore di mancata corrispondenza delle dimensioni batch perché il modello si aspetta un bersaglio di dimensioni `[batch_size]`, ma riceve un tensore di dimensioni `[batch_size, n_classes]`. Ad esempio, se il modello prevede una delle 24 classi, il bersaglio dovrebbe essere un tensore di forma `(32,)` per una dimensione batch di 32, non `(32, 24)` [1].

2. Problemi di rimodellamento:
- A volte, le operazioni di rimodellamento all'interno del modello possono ridurre inavvertitamente la dimensione del lotto. Ad esempio, se un tensore viene rimodellato in modo tale che la sua prima dimensione (dimensione del batch) sia modificata, ciò può portare a una mancata corrispondenza quando si calcola le funzioni di perdita che si aspettano che le dimensioni batch di input e target corrispondono [5].

3. Comportamento del caricatore del datalora:
- a volte può restituire batch di dimensioni di Pytorch di Pytorch, specialmente se la dimensione del set di dati non è un multiplo della dimensione del lotto. Questo accade quando `drop_last = false`, causando l'ultimo batch più piccolo della dimensione del batch specificata. Sebbene non sia in genere un problema di mancata corrispondenza all'interno di un lotto, può causare confusione se non gestita correttamente [3].

4. Set di dati personalizzato o implementazione del modello:
- I set di dati o modelli personalizzati potrebbero inavvertitamente causare disallineamenti in batch se le uscite di dati o modello non sono allineate correttamente. Ad esempio, se un set di dati personalizzato restituisce i dati in un formato imprevisto o se il passaggio in avanti di un modello rimodella i dati in un modo che altera la dimensione del batch, ciò può portare a errori durante l'allenamento [7].

5. Requisiti della funzione di perdita:
- diverse funzioni di perdita hanno requisiti diversi per le forme di input e target. Ad esempio, `l1loss` richiede che entrambi gli input abbiano la stessa forma, il che può portare a disallineamenti di dimensioni batch se le forme non si allineano correttamente [2].