您能提供pytorch中批处理大小不匹配的示例吗

1。由于目标格式不正确而导致的不匹配：
- 在Pytorch中，使用“ Crossentropyloss”时，目标应为整数指数，而不是单热编码的向量。如果目标是单次编码，则可能导致批处理大小不匹配错误，因为该模型期望大小`[batch_size]

`[batch_size]`，但接收大小的张量`[batch_size，n_classes]`。例如，如果模型正在预测24个类之一，则目标应为形状`(32，)`对于批量大小为32而不是`(32，24)`[1]。

2。重塑问题：
    - 有时，模型内的重塑操作会无意间减少批处理大小。例如，如果张量以更改其第一个维(批量大小)的方式重塑张量，则当计算损失函数的损失函数期望输入和目标的批次大小时，这可能会导致不匹配[5]。

3。数据加载行为：
   -Pytorch的“数据载加载程序”有时可以返回不同尺寸的批次，尤其是如果数据集大小不是批处理大小的倍数。当`drop_last = false

4。自定义数据集或模型实现：
- 如果数据或模型输出未正确对齐，则自定义数据集或模型可能会无意间导致批处理大小不匹配。例如，如果自定义数据集以意想不到的格式返回数据，或者模型的正向通行证以改变批处理大小的方式重塑数据，则这可能会导致训练期间的错误[7]。

5。损失功能要求：
- 不同的损失功能对输入和目标形状有不同的要求。例如，“ l1loss”都需要两个输入具有相同的形状，如果形状不能正确对齐，则可能导致批量大小不匹配[2]。