Bisakah Anda memberikan contoh ketidaksesuaian ukuran batch di Pytorch

1. Ketidakcocokan karena format target yang salah:
- Di Pytorch, saat menggunakan `crossentropyloss`, target harus menjadi indeks integer, bukan vektor yang dikodekan satu-panas. Jika target dikodekan satu-panas, itu dapat menyebabkan kesalahan ukuran batch karena model mengharapkan target ukuran `[batch_size]`, tetapi menerima tensor ukuran `[batch_size, n_classes]`. Misalnya, jika model memprediksi salah satu dari 24 kelas, target harus menjadi tensor bentuk `(32,)` untuk ukuran batch 32, bukan `(32, 24)` [1].

2. Masalah pembentukan kembali:
- Terkadang, pembentukan kembali operasi dalam model dapat secara tidak sengaja mengurangi ukuran batch. Misalnya, jika tensor dibentuk kembali dengan cara dimensi pertama (ukuran batch) diubah, ini dapat menyebabkan ketidakcocokan ketika menghitung fungsi kerugian yang mengharapkan ukuran batch input dan target agar cocok [5].

3. Perilaku Dataloader:
- Pytorch `Dataloader` kadang -kadang dapat mengembalikan batch dengan ukuran yang berbeda, terutama jika ukuran dataset bukan kelipatan ukuran batch. Ini terjadi ketika `drop_last = false`, menyebabkan batch terakhir lebih kecil dari ukuran batch yang ditentukan. Meskipun biasanya bukan masalah ketidakcocokan dalam batch, itu dapat menyebabkan kebingungan jika tidak ditangani dengan benar [3].

4. Dataset Kustom atau Implementasi Model:
- Dataset atau model khusus mungkin secara tidak sengaja menyebabkan ketidaksesuaian ukuran batch jika data atau output model tidak selaras dengan benar. Misalnya, jika dataset khusus mengembalikan data dalam format yang tidak terduga, atau jika model forward forward membentuk kembali data dengan cara yang mengubah ukuran batch, ini dapat menyebabkan kesalahan selama pelatihan [7].

5. Persyaratan Fungsi Kehilangan:
- Fungsi kerugian yang berbeda memiliki persyaratan yang berbeda untuk input dan bentuk target. Misalnya, `l1loss` mensyaratkan kedua input memiliki bentuk yang sama, yang dapat menyebabkan ketidaksesuaian ukuran batch jika bentuk tidak selaras dengan benar [2].