คุณสามารถให้ตัวอย่างของขนาดแบทช์ไม่ตรงกันใน pytorch

1. ไม่ตรงกันเนื่องจากรูปแบบเป้าหมายที่ไม่ถูกต้อง:
- ใน Pytorch เมื่อใช้ `Crossentropyloss` เป้าหมายควรเป็นดัชนีจำนวนเต็มไม่ใช่เวกเตอร์ที่เข้ารหัสหนึ่งเดียว หากเป้าหมายคือการเข้ารหัสแบบร้อนหนึ่งครั้งอาจนำไปสู่ข้อผิดพลาดที่ไม่ตรงกันขนาดแบทช์เนื่องจากโมเดลคาดว่าเป้าหมายของขนาด `[batch_size]` แต่ได้รับเทนเซอร์ขนาด `[batch_size, n_classes]` ตัวอย่างเช่นหากแบบจำลองทำนายหนึ่งใน 24 คลาสเป้าหมายควรเป็นเทนเซอร์ของรูปร่าง `(32,)` สำหรับขนาดแบทช์ 32 ไม่ใช่ `(32, 24)` [1]

2. การปรับเปลี่ยนปัญหา:
- บางครั้งการปรับเปลี่ยนการดำเนินการภายในโมเดลสามารถลดขนาดแบทช์โดยไม่ได้ตั้งใจ ตัวอย่างเช่นหากเทนเซอร์ถูกเปลี่ยนโฉมหน้าในลักษณะที่มิติแรก (ขนาดแบทช์) มีการเปลี่ยนแปลงสิ่งนี้สามารถนำไปสู่ความไม่ตรงกันเมื่อใช้ฟังก์ชั่นการสูญเสียที่คาดหวังขนาดแบทช์ของอินพุตและเป้าหมายให้ตรง [5]

3. พฤติกรรม Dataloader:
- บางครั้ง 'Dataloader' ของ Pytorch สามารถส่งคืนแบตช์ที่มีขนาดต่างกันโดยเฉพาะอย่างยิ่งหากขนาดชุดข้อมูลไม่ใช่ขนาดแบทช์หลายตัว สิ่งนี้เกิดขึ้นเมื่อ `drop_last = false` ทำให้ชุดสุดท้ายมีขนาดเล็กกว่าขนาดแบทช์ที่ระบุ แม้ว่าโดยทั่วไปจะไม่เป็นปัญหาที่ไม่ตรงกันภายในแบทช์ แต่อาจทำให้เกิดความสับสนหากไม่ได้รับการจัดการอย่างถูกต้อง [3]

4. ชุดข้อมูลที่กำหนดเองหรือการใช้งานแบบจำลอง:
- ชุดข้อมูลหรือโมเดลที่กำหนดเองอาจทำให้เกิดขนาดแบทช์ไม่ตรงกันหากข้อมูลหรือโมเดลเอาต์พุตไม่จัดเรียงอย่างถูกต้อง ตัวอย่างเช่นหากชุดข้อมูลที่กำหนดเองส่งคืนข้อมูลในรูปแบบที่ไม่คาดคิดหรือหากการส่งต่อของโมเดลเปลี่ยนโฉมหน้าข้อมูลในลักษณะที่เปลี่ยนแปลงขนาดแบทช์สิ่งนี้อาจนำไปสู่ข้อผิดพลาดในระหว่างการฝึกอบรม [7]

5. ข้อกำหนดของฟังก์ชั่นการสูญเสีย:
- ฟังก์ชั่นการสูญเสียที่แตกต่างกันมีข้อกำหนดที่แตกต่างกันสำหรับรูปร่างอินพุตและเป้าหมาย ตัวอย่างเช่น `l1loss` ต้องการอินพุตทั้งสองที่จะมีรูปร่างเหมือนกันซึ่งสามารถนำไปสู่ขนาดแบทช์ไม่ตรงกันหากรูปร่างไม่จัดเรียงอย่างถูกต้อง [2]