1 报错描述1.1 系统环境ardware Environment(Ascend/GPU/CPU): CPUSoftware Environment:– MindSpore version (source or binary): 1.6.0– Python version (e.g., Python 3.7.5): 3.7.6– OS platform and distribution (e.g., Linux Ubuntu 16.04): Ubuntu 4.15.0-74-generic– GCC/Compiler version (if compiled from source):1.2 基本信息1.2.1脚本此案例自定义数据集并进行batch操作。
1.2.2报错RuntimeError: Unexpected error. Inconsistent batch shapes, batch operation expect same shape for each data row, but got inconsistent shape in column 0, expected shape for this column is:, got shape:
2 原因分析根据报错信息提示，batch操作需要输入的数据集shape一致，但自定义数据集中的shape没有统一，导致报错。3 解决方法1.去掉batch操作。
2.如果一定要对shape不一致的数据进行batch操作，需要整理数据集，通过pad补全等方式进行输入数据shape的统一。4 类似问题用户在做M2Det模型迁移时，若将代码中的create_m2det_dataset函数中的batch_size=1会得到每个图像的shape和每个targets的shape已修改为大小形状相同，程序可以顺利执行。但是，如果将batch_size改为10会报出如下错误。
此处定位到是由于target数量不一致导致shape不一致，需要根据算法需求进行设计：1.对target的数据进行调整，比如取target的最大值，表示这个网络里最多就这么多目标，然后用一些特殊分类来补齐，计算出来loss之后，再把这部分loss通过乘0过滤掉。2.参考ssd/yolo之类的的模型做法，直接将target编码后与feature_map计算loss。5 总结1.进行batch操作必须保持输入数据的shape一致。2.对原本shape不一致的数据一定要进行batch操作，需要考虑先将shape调整为一致，后续再对由于进行了shape调整导致的数值偏差进行处理。6 参考文档https://www.mindspore.cn/tuto...