Puteți oferi exemple de nepotriviri ale mărimii lotului în Pytorch

1. nepotrivire datorată formatului țintă incorect:
- În Pytorch, atunci când se utilizează `Crossentropyloss`, ținta ar trebui să fie indici întregi, nu vectori codificați cu un singur cald. Dacă ținta este codificată cu un singur cald, ar putea duce la o eroare de nepotrivire a mărimii lotului, deoarece modelul se așteaptă la o țintă de dimensiune `[batch_size]`, dar primește un tensor de dimensiune `[batch_size, n_classes]`. De exemplu, dacă modelul prezice una dintre cele 24 de clase, ținta ar trebui să fie un tensor de formă `(32,)` pentru o dimensiune a lotului de 32, nu `(32, 24)` [1].

2. Probleme de redimensionare:
- Uneori, remodelarea operațiunilor în cadrul modelului poate reduce din neatenție dimensiunea lotului. De exemplu, dacă un tensor este redimensionat într -un mod în care prima sa dimensiune (dimensiunea lotului) este modificată, acest lucru poate duce la o nepotrivire atunci când se calculează funcții de pierdere care se așteaptă ca mărimile lotului de intrare și țintă să se potrivească [5].

3. Comportament Dataloader:
- `Dataloader` de la Pytorch poate returna uneori loturi de diferite dimensiuni, mai ales dacă dimensiunea setului de date nu este un multiplu al dimensiunii lotului. Acest lucru se întâmplă atunci când `drop_last = false`, determinând ultimul lot să fie mai mic decât dimensiunea specificată a lotului. Deși nu este de obicei o problemă de nepotrivire într -un lot, poate provoca confuzie dacă nu este gestionată corect [3].

4. Dataset personalizat sau implementarea modelului:
- Seturi de date sau modele personalizate pot provoca, din neatenție, nepotriviri ale mărimii lotului dacă ieșirile de date sau model nu sunt aliniate corect. De exemplu, dacă un set de date personalizat returnează date într -un format neașteptat sau dacă trecerea înainte a unui model remodelați datele într -un mod care modifică dimensiunea lotului, acest lucru poate duce la erori în timpul antrenamentului [7].

5. Cerințe privind funcția de pierdere:
- Funcții diferite de pierdere au cerințe diferite pentru forme de intrare și țintă. De exemplu, `l1loss` necesită ambele intrări să aibă aceeași formă, ceea ce poate duce la nepotriviri ale mărimii lotului dacă formele nu se aliniază corect [2].