Bạn có thể cung cấp các ví dụ về sự không phù hợp kích thước hàng loạt trong Pytorch

1. Sự không phù hợp do định dạng mục tiêu không chính xác:
- Trong pytorch, khi sử dụng `Crossentropyloss`, mục tiêu phải là các chỉ số số nguyên, không phải là một vectơ được mã hóa một lần nóng. Nếu mục tiêu được mã hóa một lần, nó có thể dẫn đến lỗi không khớp kích thước hàng loạt vì mô hình mong đợi mục tiêu có kích thước `[Batch_size]`, nhưng nhận được một tenor có kích thước `[Batch_Size, N_Classes]. Ví dụ: nếu mô hình dự đoán một trong 24 lớp, mục tiêu phải là một tenxor có hình dạng `(32,)` với kích thước lô là 32, không phải `(32, 24)` [1].

2. Định hình lại các vấn đề:
- Đôi khi, việc định hình lại các hoạt động trong mô hình có thể vô tình làm giảm kích thước lô. Chẳng hạn, nếu một tenxơ được định hình lại theo cách mà kích thước đầu tiên (kích thước lô) của nó bị thay đổi, điều này có thể dẫn đến sự không phù hợp khi tính toán các chức năng tổn thất mong đợi kích thước hàng loạt của đầu vào và mục tiêu phù hợp với [5].

3. Hành vi của Dataloader:
- `dataloader` của PyTorch đôi khi có thể trả về các lô có kích thước khác nhau, đặc biệt nếu kích thước tập dữ liệu không phải là bội số của kích thước lô. Điều này xảy ra khi `drop_last = false`, khiến lô cuối cùng nhỏ hơn kích thước lô được chỉ định. Mặc dù thường không phải là một vấn đề không phù hợp trong một lô, nó có thể gây ra sự nhầm lẫn nếu không được xử lý đúng [3].

4. Bộ dữ liệu tùy chỉnh hoặc triển khai mô hình:
- Bộ dữ liệu hoặc mô hình tùy chỉnh có thể vô tình gây ra sự không phù hợp với kích thước hàng loạt nếu dữ liệu hoặc đầu ra mô hình không được căn chỉnh chính xác. Ví dụ: nếu một bộ dữ liệu tùy chỉnh trả về dữ liệu ở định dạng không mong muốn hoặc nếu chuyển tiếp của một mô hình định hình lại dữ liệu theo cách thay đổi kích thước lô, điều này có thể dẫn đến lỗi trong quá trình đào tạo [7].

5. Yêu cầu chức năng mất mát:
- Các chức năng tổn thất khác nhau có các yêu cầu khác nhau cho hình dạng đầu vào và mục tiêu. Chẳng hạn, `l1loss` yêu cầu cả hai đầu vào phải có cùng hình dạng, điều này có thể dẫn đến sự không phù hợp với kích thước hàng loạt nếu các hình dạng không căn chỉnh đúng [2].