Kas saate näiteid partii suuruse ebakõladest Pytorchis

1. Vale sihtvormingust põhjustatud ebakõla:
- Pytorchis peaks sihtmärk olema täisarv indekseid, mitte ühe kuuma kodeeritud vektorite kasutamisel. Kui sihtmärk on ühe kuumusega kodeeritud, võib see põhjustada partii suuruse mittevastavuse tõrke, kuna mudel eeldab suurust `[batch_size]`, kuid võtab vastu tensori suurusega `[batch_size, n_classes]`. Näiteks kui mudel ennustab ühte 24 klassist, peaks sihtmärk olema kuju tensor `(32,)` partii suuruse 32, mitte `(32, 24)` [1] korral.

2. küsimuste ümberkujundamine:
- Mõnikord võivad mudeli toimingute ümberkujundamine tahtmatult partii suurust vähendada. Näiteks kui tensor ümber kujundatakse viisil, et selle esimest mõõdet (partii suurust) muudetakse, võib see põhjustada kadumisfunktsioonide arvutamisel ebakõla, mis eeldab sisendi ja sihtmärgi partii suurust [5].

3. Dataloaderi käitumine:
- Pytorchi "Dataloader" võib mõnikord tagastada erineva suurusega partiid, eriti kui andmestiku suurus ei ole partii suuruse kordne. See juhtub siis, kui `Drop_last = vale`, põhjustades viimase partii väiksema kui määratud partii suurusest. Ehkki see pole tavaliselt partii ebakõlaprobleem, võib see põhjustada segadust, kui seda ei käsitleta korralikult [3].

4. Kohandatud andmestik või mudeli rakendamine:
- Kohandatud andmekogumid või mudelid võivad tahtmatult põhjustada partii suuruse ebakõlasid, kui andmed või mudeli väljundid ei ole õigesti joondatud. Näiteks kui kohandatud andmestik tagastab andmed ootamatu vormingus või kui mudeli edasiliikumine muudab andmed ümber viisil, mis muudab partii suurust, võib see treenimise ajal põhjustada vigu [7].

5. Kaotusfunktsiooni nõuded:
- Erinevatel kahjumisfunktsioonidel on sisend- ja sihtkuju jaoks erinevad nõuded. Näiteks nõuab `L1LOSS` mõlemal sisendil sama kuju, mis võib põhjustada partii suuruse ebakõlasid, kui kujud ei jookse korralikult [2].