PyTorch RuntimeError: The size of tensor a (4) must match the size of tensor b (3) at non-singleton dimension 0 오류 해결

Pytorch RuntimeError: The size of tensor a (4) must match the size of tensor b (3) at non-singleton dimension 0

원인:

• 텐서 a와 b의 크기가 일치하지 않습니다.

이 오류 메시지는 텐서 a와 b의 크기가 일치하지 않아 연산을 수행할 수 없음을 의미합니다. 텐서 a는 4개의 차원을 가지고 있고 텐서 b는 3개의 차원을 가지고 있기 때문에 "non-singleton dimension 0"에서 크기가 일치하지 않습니다.

해결 방법:

• 텐서 a와 b의 크기를 동일하게 만들어야 합니다.

다음은 텐서 a와 b의 크기를 동일하게 만드는 방법입니다.

• 텐서 a의 크기를 3개로 줄입니다.

tensor_a = tensor_a[:, :, :, :3]

tensor_b = torch.unsqueeze(tensor_b, 3)

• 두 텐서를 모두 3개의 차원으로 잘라냅니다.

tensor_a = tensor_a[:, :, :]
tensor_b = tensor_b[:, :, :]

다음은 이 오류를 방지하기 위한 몇 가지 팁입니다.

• 코드를 작성하기 전에 텐서의 크기를 확인하십시오.
• 텐서 연산을 수행하기 전에 텐서의 크기가 일치하는지 확인하십시오.
• PyTorch 문서에서 텐서 크기 조작에 대한 정보를 참조하십시오.

예제 코드

import torch

# 텐서 a와 b를 생성합니다.
tensor_a = torch.randn(4, 3, 224, 224)
tensor_b = torch.randn(3, 224, 224)

# 텐서 a와 b를 곱하려고 합니다.
# RuntimeError: The size of tensor a (4) must match the size of tensor b (3) at non-singleton dimension 0
result = torch.mm(tensor_a, tensor_b)

이 코드를 실행하면 다음과 같은 오류 메시지가 나타납니다.

RuntimeError: The size of tensor a (4) must match the size of tensor b (3) at non-singleton dimension 0

다음은 위 코드를 수정하여 오류를 해결하는 방법입니다.

# 텐서 a의 크기를 3개로 줄입니다.
tensor_a = tensor_a[:, :, :, :3]

# 텐서 a와 b를 곱합니다.
result = torch.mm(tensor_a, tensor_b)

이렇게 수정하면 오류 없이 코드를 실행할 수 있습니다.

다음은 다른 해결 방법입니다.

# 텐서 b의 크기를 4개로 늘립니다.
tensor_b = torch.unsqueeze(tensor_b, 3)

# 텐서 a와 b를 곱합니다.
result = torch.mm(tensor_a, tensor_b)

또는

# 두 텐서를 모두 3개의 차원으로 잘라냅니다.
tensor_a = tensor_a[:, :, :]
tensor_b = tensor_b[:, :, :]

# 텐서 a와 b를 곱합니다.
result = torch.mm(tensor_a, tensor_b)

Pytorch RuntimeError: The size of tensor a (4) must match the size of tensor b (3) at non-singleton dimension 0 오류를 해결하는 대체 방법은 다음과 같습니다.

• 이미지 처리에서 4개의 채널을 가진 텐서는 RGBA 형식을 나타냅니다. 일반적으로 컴퓨터 비전 작업에서는 RGB 형식의 3개 채널 텐서를 사용합니다.
• torchvision.transforms 모듈의 ToTensor 클래스를 사용하여 이미지를 텐서로 변환할 때 channel_order 옵션을 사용하여 채널 순서를 지정할 수 있습니다.

from torchvision import transforms

# RGBA -> RGB 변환
transform = transforms.ToTensor(channel_order='rgb')

# 이미지를 텐서로 변환
tensor = transform(image)

# 텐서 크기 확인
print(tensor.shape)  # (3, 224, 224)

이미지 채널 제거

• 알파 채널은 투명도를 나타내며 컴퓨터 비전 작업에 필요하지 않은 경우가 많습니다.
• tensor[:, :, :, :3] 슬라이싱을 사용하여 알파 채널을 제거할 수 있습니다.

# 알파 채널 제거
tensor = tensor[:, :, :, :3]

# 텐서 크기 확인
print(tensor.shape)  # (3, 224, 224)

텐서 크기 조정

• 특정 모델이나 함수가 요구하는 텐서 크기가 다를 수 있습니다.
• torch.nn.functional.interpolate 함수를 사용하여 텐서 크기를 조정할 수 있습니다.

from torch.nn import functional as F

# 텐서 크기 조정 (224x224 -> 227x227)
tensor = F.interpolate(tensor, size=(227, 227), mode='bilinear')

# 텐서 크기 확인
print(tensor.shape)  # (3, 227, 227)

모델 또는 함수 수정

• 특정 모델이나 함수가 4개 채널 텐서를 지원하는 경우 코드를 수정할 필요가 없습니다.
• 모델이나 함수 코드를 확인하여 4개 채널 텐서를 처리하도록 수정할 수 있습니다.