【Pytorch】Expected hidden[0] size (2, 136, 256), got [2, 256, 256]

简介: 文章解决了PyTorch中LSTM模型因输入数据的批次大小不一致导致的“Expected hidden[0] size”错误,并提供了两种解决方案:调整批次大小或在DataLoader中设置drop_last=True来丢弃最后一个不足批次大小的数据。

问题

我在使用pytorch的 LSTM (RNN) 构建多类文本分类网络时遇到此错误,网络结构没有问题,能够运行起来,但是运行到几个batch后就报错Expected hidden[0] size (2, 136, 256), got [2, 256, 256]

分析

该错误是由于的训练数据不能被批量大小整除造成的。前面的batch都是256个,但是最后一个batch不足256,只有136个。
假设训练数据有 100个,batch大小为 16,划分为6个batch,最后一个batch将只有 4 个(100%16 = 4)个。

解决方案

(1)方法一
修改batchsize,让数据集大小能整除batchsize
(2)方法二
如果使用Dataloader,设置一个参数drop_last=True,会自动舍弃最后不足batchsize的batch

from torch.utils.data import DataLoader

train_loader = DataLoader(train_data, shuffle=True, batch_size=batch_size, drop_last=True)

参考:https://stackoverflow.com/questions/54878904/runtimeerror-expected-hidden0-size-2-20-256-got-2-50-256

目录
相关文章
|
机器学习/深度学习 PyTorch 算法框架/工具
解决Pytorch中RuntimeError: expected scalar type Double but found Float
解决Pytorch中RuntimeError: expected scalar type Double but found Float
2994 0
|
9天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
PyTorch学习实战:AI从数学基础到模型优化全流程精解
本文系统讲解人工智能、机器学习与深度学习的层级关系,涵盖PyTorch环境配置、张量操作、数据预处理、神经网络基础及模型训练全流程,结合数学原理与代码实践,深入浅出地介绍激活函数、反向传播等核心概念,助力快速入门深度学习。
44 1
|
4月前
|
机器学习/深度学习 PyTorch API
PyTorch量化感知训练技术:模型压缩与高精度边缘部署实践
本文深入探讨神经网络模型量化技术,重点讲解训练后量化(PTQ)与量化感知训练(QAT)两种主流方法。PTQ通过校准数据集确定量化参数,快速实现模型压缩,但精度损失较大;QAT在训练中引入伪量化操作,使模型适应低精度环境,显著提升量化后性能。文章结合PyTorch实现细节,介绍Eager模式、FX图模式及PyTorch 2导出量化等工具,并分享大语言模型Int4/Int8混合精度实践。最后总结量化最佳策略,包括逐通道量化、混合精度设置及目标硬件适配,助力高效部署深度学习模型。
643 21
PyTorch量化感知训练技术:模型压缩与高精度边缘部署实践
|
9天前
|
机器学习/深度学习 存储 PyTorch
Neural ODE原理与PyTorch实现:深度学习模型的自适应深度调节
Neural ODE将神经网络与微分方程结合,用连续思维建模数据演化,突破传统离散层的限制,实现自适应深度与高效连续学习。
45 3
Neural ODE原理与PyTorch实现:深度学习模型的自适应深度调节
|
1月前
|
PyTorch 算法框架/工具 异构计算
PyTorch 2.0性能优化实战:4种常见代码错误严重拖慢模型
我们将深入探讨图中断(graph breaks)和多图问题对性能的负面影响,并分析PyTorch模型开发中应当避免的常见错误模式。
116 9
|
6月前
|
机器学习/深度学习 JavaScript PyTorch
9个主流GAN损失函数的数学原理和Pytorch代码实现:从经典模型到现代变体
生成对抗网络(GAN)的训练效果高度依赖于损失函数的选择。本文介绍了经典GAN损失函数理论,并用PyTorch实现多种变体,包括原始GAN、LS-GAN、WGAN及WGAN-GP等。通过分析其原理与优劣,如LS-GAN提升训练稳定性、WGAN-GP改善图像质量,展示了不同场景下损失函数的设计思路。代码实现覆盖生成器与判别器的核心逻辑,为实际应用提供了重要参考。未来可探索组合优化与自适应设计以提升性能。
449 7
9个主流GAN损失函数的数学原理和Pytorch代码实现:从经典模型到现代变体
|
3月前
|
机器学习/深度学习 存储 PyTorch
PyTorch + MLFlow 实战:从零构建可追踪的深度学习模型训练系统
本文通过使用 Kaggle 数据集训练情感分析模型的实例,详细演示了如何将 PyTorch 与 MLFlow 进行深度集成,实现完整的实验跟踪、模型记录和结果可复现性管理。文章将系统性地介绍训练代码的核心组件,展示指标和工件的记录方法,并提供 MLFlow UI 的详细界面截图。
130 2
PyTorch + MLFlow 实战:从零构建可追踪的深度学习模型训练系统
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 PyTorch
Flow Matching生成模型:从理论基础到Pytorch代码实现
本文将系统阐述Flow Matching的完整实现过程,包括数学理论推导、模型架构设计、训练流程构建以及速度场学习等关键组件。通过本文的学习,读者将掌握Flow Matching的核心原理,获得一个完整的PyTorch实现,并对生成模型在噪声调度和分数函数之外的发展方向有更深入的理解。
1058 0
Flow Matching生成模型:从理论基础到Pytorch代码实现
|
3月前
|
机器学习/深度学习 PyTorch 算法框架/工具
提升模型泛化能力:PyTorch的L1、L2、ElasticNet正则化技术深度解析与代码实现
本文将深入探讨L1、L2和ElasticNet正则化技术,重点关注其在PyTorch框架中的具体实现。关于这些技术的理论基础,建议读者参考相关理论文献以获得更深入的理解。
104 4
提升模型泛化能力:PyTorch的L1、L2、ElasticNet正则化技术深度解析与代码实现
|
4月前
|
机器学习/深度学习 PyTorch 编译器
深入解析torch.compile:提升PyTorch模型性能、高效解决常见问题
PyTorch 2.0推出的`torch.compile`功能为深度学习模型带来了显著的性能优化能力。本文从实用角度出发,详细介绍了`torch.compile`的核心技巧与应用场景,涵盖模型复杂度评估、可编译组件分析、系统化调试策略及性能优化高级技巧等内容。通过解决图断裂、重编译频繁等问题,并结合分布式训练和NCCL通信优化,开发者可以有效提升日常开发效率与模型性能。文章为PyTorch用户提供了全面的指导,助力充分挖掘`torch.compile`的潜力。
474 17

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多