質問編集履歴
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RuntimeError: expand(torch.FloatTensor{[28, 28]}, size=[]): the number of sizes provided (0) must be greater or equal to the number of dimensions in the tensor (2)
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いろいろエラーメッセージ
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いろいろエラーメッセージと戦った後、上記のようなRuntimeErrorに定着しているようです。
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もう１日もかかったので、皆さんの助けをお願い申し上げます。
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# n*len(trainingBatch)+i という位置に 《torch.from_numpy(cv2.warpAffine(npImg, mats[n],(w,h))).float()》を設定したい：
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affinedImgs[n*len(trainingBatch)+i] = torch.from_numpy(cv2.warpAffine(npImg, mats[n],(w,h))).float()
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RuntimeError: expand(torch.FloatTensor{[28, 28]}, size=[]): the number of sizes provided (0) must be greater or equal to the number of dimensions in the tensor (2)
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RuntimeError: expand(torch.FloatTensor{[28, 28]}, size=[]): the number of sizes provided (0) must be greater or equal to the number of dimensions in the tensor (2)
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いろいろエラーメッセージを戦った後、上記のようなRuntimeErrorに定着しているようです。
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もう１日もかかったので、皆さんの助けをお願い申し上げます。
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っっｓ
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@@ -1,8 +1,11 @@
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# torchのtensor変数affinedImgsを生成
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affinedImgs = torch.tensor([trainingBatch.shape[0]*len(angles),trainingBatch.shape[1]], device=trainingBatch.device, dtype=trainingBatch.dtype, requires_grad=True)#trainingBatch.dtype=torch.float32
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w=h=28
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npImg=img.reshape(w,h).numpy()
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# n*len(trainingBatch)+i という位置に 《torch.from_numpy(cv2.warpAffine(npImg, mats[n],(w,h))).float()》を設定したい：
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affinedImgs[n*len(trainingBatch)+i] = torch.from_numpy(cv2.warpAffine(npImg, mats[n],(w,h))).float()
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RuntimeError: expand(torch.FloatTensor{[28, 28]}, size=[]): the number of sizes provided (0) must be greater or equal to the number of dimensions in the tensor (2)
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