RuntimeError: stack expects each tensor to be equal size, but got [1200, 1200, 3] at entry 0 and [1200, 1344, 3] at entry 1
pytorch 数据处理错误, 网上的各种方法都试过了
1： 检查过数据的输入通道是3， 标签是1，但是输入的大小尺寸不同
2： 进行如下方法也不行！！
data_tf = transforms.Compose([
transforms.Resize((1024,1024)),
# transforms.CenterCrop(1020),
# transforms.RandomHorizontalFlip(),
transforms.ToTensor(),
])
:3: bs=1，不报错，bs>1 报错
4： bug 未解决, 使用本地书记resize 处理
最终的解决之道！！！！！
出现的问题是collate_fn 参数 默认打包image， label，如果一个batch有多个输出，而且大小不一样，且使用了默认的collate_fn，则会报错 理论如下：
collate_fn 参数 当继承Dataset类自定义类时，__getitem__方法一般返回一组类似于（image，label）的一个样本，在创建DataLoader类的对象时，collate_fn函数会将batch_size个样本整理成一个batch样本，便于批量训练。
default_collate(batch)中的参数就是这里的 [self.dataset[i] for i in indices]，indices是从所有样本的索引中选取的batch_size个索引，表示本次批量获取这些样本进行训练。self.dataset[i]就是自定义Dataset子类中__getitem__返回的结果。默认的函数default_collate(batch) 只能对大小相同image的batch_size个image整理，如[(img0, label0), (img1, label1),(img2, label2), ] 整理成([img0,img1,img2,], [label0,label1,label2,]), 这里要求多个img的size相同。所以在我们的图像大小不同时，需要自定义函数callate_fn来将batch个图像整理成统一大小的，若读取的数据有(img, box, label)这种你也需要自定义，因为默认只能处理(img,label)。当然你可以提前将数据集全部整理成统一大小的。 参考：原文链接：https://blog.csdn.net/Decennie/article/details/121000380
方法：重写collate_fn，不同大小的image要resize到同一个大小， 例子如下: 例子1：
def yolo_dataset_collate(batch):
images = []
bboxes = []
for img, box in batch:
images.append(img)
bboxes.append(box)
images = np.array(images)
bboxes = np.array(bboxes)
return images, bboxes
例子2：
# DataLoader中collate_fn使用， 数据大小保持一致
def deeplab_dataset_collate(batch):
images = []
pngs = []
seg_labels = []
for img, png, labels in batch:
images.append(img)
pngs.append(png)
seg_labels.append(labels)
images = np.array(images)
pngs = np.array(pngs)
seg_labels = np.array(seg_labels)
return images, pngs, seg_labels
train_dataset = DeeplabDataset(train_lines, inputs_size, NUM_CLASSES, True)
val_dataset = DeeplabDataset(val_lines, inputs_size, NUM_CLASSES, False)
gen = DataLoader(train_dataset, batch_size=Batch_size, num_workers=2, pin_memory=True,
drop_last=True, collate_fn=deeplab_dataset_collate)
gen_val = DataLoader(val_dataset, batch_size=Batch_size, num_workers=2,pin_memory=True,
drop_last=True, collate_fn=deeplab_dataset_collate)
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