PyTorch에서 "ValueError: Target size (torch.Size([16])) must be same as input size (torch.Size([16, 1]))" 오류 해결 방법

2024-07-27

PyTorch에서 "ValueError: Target size (torch.Size([16])) must be same as input size (torch.Size([16, 1]))" 오류 해결 방법

이 오류는 PyTorch에서 컨볼루션 신경망(CNN) 모델을 학습할 때 발생하며, 입력 데이터와 목표 데이터의 크기가 일치하지 않을 때 발생합니다.

원인 분석

데이터 크기 불일치

  • 입력 데이터는 4차원 텐서(batch_size, channel, height, width) 형태를, 목표 데이터는 3차원 텐서(batch_size, channel, 1) 형태를 가져야 합니다.
  • 만약 목표 데이터의 크기가 2차원 텐서(batch_size, 1) 형태라면, 1차원 축에 대한 차원 정보가 부족하여 오류가 발생합니다.

목표 데이터 형식 오류

  • 목표 데이터는 실제 값(label)을 나타내는 텐서가 아니라, one-hot encoding 형태로 변환되어야 합니다.
  • 만약 목표 데이터가 실제 값 형태라면, 모델이 예측한 결과와 목표 데이터를 비교할 수 없어 오류가 발생합니다.

해결 방법

목표 데이터 크기 변환

  • 목표 데이터에 unsqueeze(2) 메서드를 사용하여 1차원 축에 대한 차원 정보를 추가합니다.
  • 다음 코드는 목표 데이터 크기를 변환하는 예시입니다.
# 목표 데이터 크기 변환
target = target.unsqueeze(2)

목표 데이터 one-hot encoding 변환

  • torch.nn.functional.one_hot() 함수를 사용하여 목표 데이터를 one-hot encoding 형태로 변환합니다.
  • 다음 코드는 목표 데이터를 one-hot encoding 형태로 변환하는 예시입니다.
# 목표 데이터 one-hot encoding 변환
target = torch.nn.functional.one_hot(target, num_classes=10)

추가 정보

참고 사항

  • 이 오류는 다양한 원인으로 발생할 수 있으며, 위에 제시된 해결 방법 외에도 다른 해결 방법이 있을 수 있습니다.



예제 코드

import torch
import torch.nn as nn

# CNN 모델 정의
class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, 3, 1)
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3, 1)
        self.pool2 = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.fc1 = nn.Linear(64 * 4 * 4, 1024)
        self.fc2 = nn.Linear(1024, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.pool1(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.pool2(x)
        x = x.view(-1, 64 * 4 * 4)
        x = self.fc1(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 데이터 준비
batch_size = 16
input_data = torch.randn(batch_size, 1, 28, 28)
target_data = torch.randint(0, 10, (batch_size,))

# 모델 생성 및 학습
model = CNN()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

for epoch in range(10):
    # 순방향 계산
    outputs = model(input_data)

    # 목표 데이터 크기 변환
    target = target.unsqueeze(1)

    # 손실 계산
    loss = criterion(outputs, target)

    # 역방향 계산 및 모델 업데이트
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

    # 결과 출력
    print(f"Epoch: {epoch + 1}, Loss: {loss.item()}")
  • 이 코드는 예시이며, 실제 상황에 맞게 수정해야 합니다.
  • 모델 구조, 학습 파라미터, 데이터 등을 변경하면 결과가 달라질 수 있습니다.



"ValueError: Target size (torch.Size([16])) must be same as input size (torch.Size([16, 1]))" 오류 해결 방법의 대체 방안

  • torch.nn.functional.cross_entropy 함수를 사용할 경우, 목표 데이터는 one-hot encoding 형태가 아닌 실제 값(label) 형태로 유지해야 합니다.
  • 이 함수는 내부적으로 one-hot encoding 변환을 수행하며, 목표 데이터가 이미 one-hot encoding 형태라면 오류가 발생합니다.

모델 출력 레이어 변경

  • 마지막 레이어의 출력 뉴런 개수를 목표 데이터의 클래스 개수와 일치시켜야 합니다.
  • 예를 들어, 목표 데이터에 10개의 클래스가 있다면 마지막 레이어의 출력 뉴런 개수는 10개여야 합니다.

손실 함수 변경

  • torch.nn.BCEWithLogitsLoss 함수를 사용할 경우, 목표 데이터는 실제 값(label) 형태를 유지해야 합니다.
  • 이 함수는 sigmoid 함수를 통해 예측 결과를 확률 값으로 변환하고, 목표 데이터와 비교하여 손실을 계산합니다.

코드 예시

import torch
import torch.nn as nn

# CNN 모델 정의
class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, 3, 1)
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3, 1)
        self.pool2 = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.fc1 = nn.Linear(64 * 4 * 4, 1024)
        self.fc2 = nn.Linear(1024, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.pool1(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.pool2(x)
        x = x.view(-1, 64 * 4 * 4)
        x = self.fc1(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 데이터 준비
batch_size = 16
input_data = torch.randn(batch_size, 1, 28, 28)
target_data = torch.randint(0, 10, (batch_size,))

# 모델 생성 및 학습
model = CNN()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

for epoch in range(10):
    # 순방향 계산
    outputs = model(input_data)

    # 손실 계산
    loss = criterion(outputs, target_data)

    # 역방향 계산 및 모델 업데이트
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

    # 결과 출력
    print(f"Epoch: {epoch + 1}, Loss: {loss.item()}")

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