我正在尝试创建customDataSetLoader,下面是我的代码片段:
def __getitem__(self, index):
image= torchvision.io.read_image(imagePath)
resizedImage= T.functional.resize(image, [500,500])
image = torch.pca_lowrank(resizedImage)
imageLabel = self.getLabel()
return image,imageLabel
#calling __getitem__ from val_loader
for index, (images, labels) in enumerate(val_loader):
下面是错误:
- 文件“/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/torch/_lowrank.py”,第298行,在pca_lowrank C = A中。平均值(dim=(-2,),keepdim=True)运行时错误:mean():无法推断输出数据类型。输入数据类型必须是浮点或复杂数据类型。已获取:字节 *
我可能在pca_lowrank的输入参数上做错了。谢谢。
1条答案
按热度按时间iih3973s1#
我认为在应用
pca_lowrank
之前,您需要将image
转换为torch.Tensor
。顺便说一句,图像的低等级是什么意思?你想计算什么?