رفع مشکل Size mismatch between tensors در پای تورچ
اگر در حین اجرای برنامههایی که در آن پای تورچ یا Pytorch با خطای Sum of input lengths does not equal the length of the input dataset! روبرو شدهاید و این خطا را از تابع random_split دریافت میکنید این نوشته روشی برای حل مشکل شما است.
رفع مشکل Size mismatch between tensors در پای تورچ
برای رفع این مشکل کافیست کد زیر را استفاده کنید تا بخش بندی که در random_split میخواهید انجام دهید به صورت غیر دستی تنظیم شود. این مشکل معمولا زمانی ایجاد میشود که شما در تابع random_split از مقدارهای عددی مستقیما استفاده میکنید:
dataset = TensorDataset(x_tensor, y_tensor) val_size = int(len(dataset)*0.2) train_size = len(dataset)- int(len(dataset)*0.2) train_dataset, val_dataset = random_split(dataset, [train_size, val_size])
اگر مشکل شما با کد بالا حل نشد در بخش نظرات این نوشته آن را برای ما بنویسید.
برای امتیاز به این نوشته کلیک کنید!
[کل: 1 میانگین: 5]



















استفاده از این روش روی GPU تفاوتی ایجاد میکنه یا فقط مربوط به دیتا و تقسیمبندیه؟
این روش مربوط به تقسیمبندی دادهها و اطمینان از تطابق اندازهها است و ارتباطی با استفاده از GPU ندارد.
این روش با PyTorch Lightning سازگاره؟
بله این روش با PyTorch Lightning سازگار است و میتوانید از آن استفاده کنید.
اگر دیتاست نامتوازن باشه، آیا random_split هنوز خطا میده یا باید کار دیگهای کنیم؟
اگر دیتاست نامتوازن باشد، random_split همچنان ممکن است خطا بدهد. در این حالت، بهتر است از روشهای تقسیمبندی داده که عدم توازن را در نظر میگیرند، مانند StratifiedShuffleSplit از کتابخانه scikit-learn استفاده کنید
آیا این روش روی TensorDatasetهای با چندین ویژگی و چندین برچسب هم کار میکنه؟
بله این روش روی TensorDataset با چندین ویژگی و برچسب هم کار میکند.
این روش برای دیتاستهای خیلی بزرگ هم جواب میده؟
بله این روش برای دیتاستهای بزرگ هم کارآمد است و به صورت خودکار اندازهی بخشها را تنظیم میکند.