Pytorchでバッチサイズの不一致の例を提供できますか

1。ターゲット形式が誤っていないための不一致：
-Pytorchでは、「Crossentropyloss」を使用する場合、ターゲットは1ホットのエンコードされたベクトルではなく、整数インデックスである必要があります。ターゲットが1ホットエンコードされている場合、モデルはサイズ `[batch_size]`のターゲットを予想しているが、サイズ `[batch_size、n_classes]`のテンソルを受信するため、バッチサイズの不一致エラーにつながる可能性があります。たとえば、モデルが24のクラスのいずれかを予測している場合、ターゲットは形状のテンソル `(32、)`である必要があります。

2。問題の再形成：
- モデル内の操作を再形成すると、バッチサイズを誤って縮小する場合があります。たとえば、テンソルが最初の寸法(バッチサイズ)が変更されるように再形成された場合、入力とターゲットのバッチサイズとターゲットが一致すると予想される損失関数を計算すると、これは不一致につながる可能性があります[5]。

3。データローダーの動作：
-Pytorchの「Dataloader」は、特にデータセットサイズがバッチサイズの倍数でない場合、さまざまなサイズのバッチを返すことがあります。これは、「drop_last = false」の場合に発生し、最後のバッチが指定されたバッチサイズよりも小さくなります。通常、バッチ内の不一致の問題ではありませんが、適切に処理されないと混乱を引き起こす可能性があります[3]。

4.カスタムデータセットまたはモデルの実装：
- カスタムデータセットまたはモデルは、データまたはモデルの出力が正しく整列されていない場合、不注意にバッチサイズの不一致を引き起こす可能性があります。たとえば、カスタムデータセットが予期しない形式でデータを返す場合、またはモデルのフォワードパスがバッチサイズを変更する方法でデータを再形成する場合、これはトレーニング中にエラーにつながる可能性があります[7]。

5。損失関数要件：
- 異なる損失関数には、入力形状とターゲット形状の要件が異なります。たとえば、「L1Loss」では、両方の入力が同じ形状をする必要があります。これにより、形状が適切に整列しない場合、バッチサイズの不一致につながる可能性があります[2]。