Можете ли вы привести примеры несоответствий размера партии в Pytorch

1. Несоответствие из -за неправильного целевого формата:
- В Pytorch, при использовании `crossentropyloss`, цель должна быть целочисленным индексом, а не однопольными кодируемыми векторами. Если цель кодируется на одно расстояние, это может привести к ошибке несоответствия размера партии, поскольку модель ожидает цель размера `[batch_size]`, но получает тензор размера `[batch_size, n_classes]`. Например, если модель прогнозирует один из 24 классов, целью должна быть тензор формы `(32,)` для размера партии 32, а не `(32, 24)` [1].

2. Изменить проблемы:
- Иногда изменение операций в модели может случайно уменьшить размер партии. Например, если тензор изменяется таким образом, что его первое измерение (размер партии) изменяется, это может привести к несоответствию при вычислении функций потерь, которые ожидают, что размеры партии входного и целевого значения [5].

3. Поведение DataLoader:
- DataLoader 'Pytorch может иногда возвращать партии разных размеров, особенно если размер набора данных не равен размеру партии. Это происходит, когда `drop_last = false`, вызывая последнюю партию меньше, чем указанный размер партии. Хотя это обычно не является проблемой несоответствия в рамках партии, это может вызвать путаницу, если не обрабатываться должным образом [3].

4. Пользовательский набор данных или реализацию модели:
- Пользовательские наборы данных или модели могут непреднамеренно вызвать несоответствия партийных размеров, если данные или выходы модели не соответствуют правильно. Например, если пользовательский набор данных возвращает данные в неожиданном формате, или если прямой проход модели изменяет данные таким образом, чтобы изменить размер партии, это может привести к ошибкам во время обучения [7].

5. Требования к функции потери:
- Различные функции потерь имеют разные требования для входных и целевых форм. Например, `l1loss` требует, чтобы оба входа имели одинаковую форму, что может привести к несоответствиям размера партии, если формы не совпадают должным образом [2].