UNet 网络做图像分割DRIVE数据集
请问我想用的您博客分享的做多分类,出现
Target size (torch.Size([1, 1, 1176, 1024])) must be the same as input size (torch.Size([1, 2, 1176, 1024]))
想请教一下如何解决
关于#网络#的问题,如何解决?
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- aw20100308 2023-03-22 23:03关注
这个错误提示表明,目标张量的形状(size)与输入张量的形状不匹配。在你的情况下,目标张量的形状是 [1, 1, 1176, 1024],而输入张量的形状是 [1, 2, 1176, 1024]。
这个错误通常出现在图像分割任务中,因为目标张量的通道数通常为1,表示像素是背景还是前景,而输入张量通常具有多个通道,例如RGB或灰度。
因此,为了解决这个问题,您需要确保目标张量与输入张量的形状匹配。如果您的目标是多分类问题,那么您需要将目标张量转换为具有多个通道的张量。假设您有10个类别,您可以将目标张量转换为形状为[1, 10, 1176, 1024]的one-hot编码。在PyTorch中,可以使用torch.nn.functional.one_hot函数轻松实现此转换。
以下是示例代码:
import torch.nn.functional as F
将目标张量转换为one-hot编码
target = F.one_hot(target, num_classes=10)
现在目标张量的形状与输入张量匹配
运行你的模型
output = model(input)
请注意,如果您的目标张量已经是one-hot编码,那么您不需要执行此转换,而是需要确保您的模型输出也是one-hot编码。解决 无用评论 打赏 举报
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