pytorch：data读取出错：RuntimeError: invalid argument 0: Sizes of tensors must match except in dimension

在使用Dataloader读取数据的时候，使用batch_size=1不会出现这个问题。当batch_size>1时，默认将会使用torch.stack()为你生成一个[batch，x, x, x] 的tensor数据，在使用该函数时需要输入的两个tensor维度一样。

1、注意自己图像的大小是否resize到相同尺寸。

2、图像的通道数是否相同，全彩色或全灰度，使用相同的类型。

3、如果是CNN的多标签分类，标签长度不同也可以用下面的办法。

3、在进行目标检测的时候，我们返回的不仅仅是图像数据，还有它的gt_box以及gt_label。但是每个图像的标签个数不是相同的，所以在使用Dataloader原始的参数时也会报错。此时可以自己写一个 collate_fn函数，因为我的返回为图像、目标框以及类别标签所以修改如下

def data_collate(batch):gt_box = []gt_label = []imgs = []for info in batch:imgs.append(info[0])gt_box.append(info[1])gt_label.append(info[2])return torch.stack(imgs, 0), gt_box,gt_label

train里面调用：DataLoader(data_mine, batch_size=2,collate_fn=data_collate, shuffle=True, num_workers=2)

根据自己重写的Dataset类的返回值修改上面，得到自己想要的数据。

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