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python - Pytorch: 参照テーブルを使用してカスタム データセットを作成する方法
タイプ、クラス、パスの 3 つの列を持つ reference.csv ファイルがあります。最初の 5 行の例を次に示します。
より見やすい形式で:
DataLoader (torch.utils.data.DataLoader) を使用できるように、データセット クラス (torch.utils.data.Dataset) を作成して画像を読み取りたいと考えています。
参照テーブルを使用してカスタム データセットを作成する正しい方法は何ですか?
machine-learning - PyTorch - BCELoss: ValueError: ターゲットと入力には同じ数の要素が必要です
BCELossニューラル ネットワークの損失関数として使用すると、 ValueError: Target and input must have the same number of elements.
これがテスト段階の私のコードです（これは非常に典型的なテスト段階のコードです）：
変数の形状は、 ( MNISTデータセット内の) ターゲット クラスoutputが[1000, 10]存在するためであり、変数の形状は、テスト対象のバッチのターゲット クラスが含まれているためです (テストのバッチ サイズは に設定されています)。では、問題は、ネットワークの損失関数としてどのように適用できるかということです。10target[1000]10BCELossCNN
ps 私が使用するデータセットは、ライブラリによって提供されるMNISTtorchvisionデータセットです。
psここで同様の質問に対する回答は、私の場合の解決策を提案していません。