Как правильно передать список тензорных изображений в нейронную сеть?

Вопрос или проблема

TypeError: conv2d() получил недопустимую комбинацию аргументов - получено (list, Parameter, Parameter, tuple, tuple, tuple, int), но ожидалось одно из:
 * (Tensor input, Tensor weight, Tensor bias = None, tuple of ints stride = 1, tuple of ints padding = 0, tuple of ints dilation = 1, int groups = 1)
      не подходит, поскольку некоторые аргументы имеют недопустимые типы: (list of [Tensor, Tensor, Tensor, Tensor, Tensor, Tensor, Tensor, Tensor, Tensor, Tensor, Tensor, Tensor, Tensor, Tensor, Tensor, Tensor, Tensor, Tensor, Tensor, Tensor, Tensor, Tensor, Tensor, Tensor, Tensor, Tensor, Tensor, Tensor, Tensor, Tensor, Tensor, Tensor, Tensor, Tensor, Tensor, Tensor, Tensor, Tensor, Tensor, Tensor, Tensor, Tensor, Tensor, Tensor, Tensor, Tensor, Tensor, Tensor, Tensor, Tensor], Parameter, Parameter, tuple of (int, int), tuple of (int, int), tuple of (int, int), int)
 * (Tensor input, Tensor weight, Tensor bias = None, tuple of ints stride = 1, str paddin

class GroupDataset(Dataset):
    def __init__(self, group_size):
        self.group_size= group_size
        self.former= GroupFormer(group_size) #Ваш существующий GroupFormer
        self.groups= self.former.create_groups() #Создать все группы
    def __len__(self):
        """Общее количество групп (пакетов)"""
        return len(self.groups)
    
    def __getitem__(self, idx):
        
        images, classes= self.groups[idx]
        
        return images, classes

dataloader= GroupDataset(group_size= 50)

Ответ или решение

Вы сталкиваетесь с типичной проблемой, связанной с передачей данных в модель нейронной сети, использующей PyTorch. Эта проблема заключается в несоответствии ожидаемого типа данных. В вашем случае ошибка возникает, потому что метод conv2d() ожидает на вход тензор, но получает список.

Теория

Для начала важно понять, как работают нейронные сети в контексте фреймворка PyTorch. В PyTorch использование данных для обучения модели обычно осуществляется при помощи классов Dataset и DataLoader. Класс Dataset служит для представления всего набора данных, тогда как DataLoader отвечает за эффективную загрузку данных небольшими батчами, необходимых для итеративного процесса обучения.

Класс Dataset должен возвращать экземпляры данных в формате, который ожидает ваша модель. В контексте нейронных сетей, таких как сверточные сети (использующие conv2d()), это обычно многомерный тензор (стандартный формат – [batch_size, channels, height, width] для изображения).

Пример

В вашем коде ошибка возникает из-за того, что вы возвращаете список тензоров, а не один тензор, содержащий все изображения в батче. Вот как можно исправить ваш код:

1. Импорт необходимых библиотек:
   Убедитесь, что вы используете все необходимые функции из библиотеки PyTorch:

   import torch
   from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

2. Исправление класса GroupDataset:
   Необходимо изменить метод __getitem__, чтобы он возвращал батч как единый тензор, а не список тензоров.

   class GroupDataset(Dataset):
      def __init__(self, group_size):
          self.group_size = group_size
          self.former = GroupFormer(group_size) # Представим, что у вас есть такой класс
          self.groups = self.former.create_groups() # Генерация всех групп
   
      def __len__(self):
          """Общее количество групп (батчей)"""
          return len(self.groups)
   
      def __getitem__(self, idx):
          images, classes = self.groups[idx]
   
          # Преобразование списка тензоров в один тензор
          images_tensor = torch.stack(images)
   
          return images_tensor, classes

   Здесь torch.stack() применяется для объединения списка отдельных тензоров изображений в один четырехмерный тензор.

3. Использование DataLoader:
   Для загрузки данных следует использовать DataLoader, который обеспечивает многопотоковую загрузку и позволяет гибко назначать размер батча:

   from torch.utils.data import DataLoader
   
   dataloader = DataLoader(GroupDataset(group_size=50), batch_size=10, shuffle=True)
   # Обратите внимание на возможность добавления размера батча

Применение

Теперь, после внесения вышеуказанных изменений, ваша модель должна принимать данные корректно. В результате вы сможете использовать dataloader как входные данные для обучения модели. Убедитесь, что вы проверяете размерность входных данных перед подачей их в модель, чтобы убедиться в их корректности.

Кроме того, наличие в исходных данных GroupFormer класса предполагает, что он формирует данные для каждой группы. Следите за тем, чтобы этот процесс не вносил изменений в формат данных, которые бы могли повлиять на успешную подачу данных в модель.

Дополнительные рекомендации

• Убедитесь, что все изображения имеют одинаковый размер и одинаковую глубину канала (обычно 3 для цветных изображений).
• Регулярно проверяйте тип данных и его размерность на каждом этапе подготовки данных, используя такие функции, как .shape или .size().
• Проверьте процесс нормализации данных; некорректные диапазоны значений могут привести к ухудшению работы модели.

Заключение

Проблемы с типами данных являются распространенной ошибкой при разработке моделей машинного обучения. Понимание основ работы с Dataset и DataLoader в PyTorch позволяет эффективно решать такие проблемы. Следуя приведенным рекомендациям, вы сможете устранить возникшую ошибку и структурировать данные в подходящем формате для успешного обучения вашей нейронной сети.