Tud -e példákat adni a Pytorch tételméret -eltéréseire

1. A helytelen célformátum miatti eltérés:
- A Pytorch-ban, a „Crossentropyloss” használatakor, a célnak egész számú indexnek kell lennie, nem egy-egy-egy-kódolt vektornak. Ha a cél egy-egy-egy-kódolású, akkor ez egy tétel méret-eltérési hibához vezethet, mivel a modell a "[batch_size]" méretű célt várja, de a "[batch_size, n_classes]" méretű tenzorot kap. Például, ha a modell előrejelzi a 24 osztály egyikét, akkor a célnak a (32,) alak tenzorának kell lennie, a 32 -es tétel méretére, nem pedig "(32, 24)" [1].

2. A kérdések átalakítása:
- Időnként a modellen belüli átalakítási műveletek véletlenül csökkenthetik a tétel méretét. Például, ha egy tenzort átalakítanak oly módon, hogy az első dimenzióját (tétel mérete) megváltoztassák, ez eltéréshez vezethet, ha olyan veszteségfunkciók számolnak, amelyek elvárják, hogy a bemeneti és a célkitűzések mérete megfeleljen [5].

3. Dataloader viselkedés:
- A Pytorch „DataLoader” néha különféle méretű tételeket adhat vissza, különösen, ha az adatkészlet mérete nem a kötegelt méretű. Ez akkor fordul elő, amikor a `drop_last = false`, ami az utolsó tétel kisebb, mint a megadott tétel mérete. Noha a tételen belül általában nem egy eltérési probléma, zavart okozhat, ha nem megfelelően kezelik [3].

4. Egyéni adatkészlet vagy modell megvalósítás:
- Az egyéni adatkészletek vagy modellek véletlenül okozhatnak tétel méret -eltéréseket, ha az adatok vagy a modellkimenetek nem igazodnak megfelelően. Például, ha egy egyedi adatkészlet váratlan formátumban adja vissza az adatokat, vagy ha a modell előrehaladása úgy alakítja át az adatokat, hogy megváltoztatja a tétel méretét, ez hibákhoz vezethet az edzés során [7].

5. A veszteségfüggvény követelményei:
- A különböző veszteségi funkciók eltérő követelményekkel rendelkeznek a bemeneti és a célformákra. Például az „L1Loss” megköveteli, hogy mindkét bemenet azonos formájú legyen, ami tétel méret -eltérésekhez vezethet, ha a formák nem igazodnak megfelelően [2].