本文主要是介绍pytorch训练模型遇到RuntimeError: inconsistent tensor错误，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
问题描述:
训练resnet模型,使用torchvision的ImageFolder来创建训练和测试集的DataLoader,然后训练模型的时候,出现RuntimeError: inconsistent tensor错误.
解决措施:
在transforms.Compose()中,transforms.Resize(224)后面跟一个transforms.CenterCrop(224)操作就OK!
完整代码:
def train_loader(path, batch_size=32, num_workers=4, pin_memory=True):normalize = transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])return data.DataLoader(datasets.ImageFolder(path,transforms.Compose([transforms.Resize(224),transforms.CenterCrop(224),transforms.ToTensor(),normalize,])),batch_size = batch_size,shuffle = True,num_workers = num_workers,pin_memory = pin_memory)这篇关于pytorch训练模型遇到RuntimeError: inconsistent tensor错误的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
