对 Resnet 输出 logits 形状的困惑
Confusion about the shape of the output logits from Resnet
我想了解为什么我使用的 Resnet18 模型的输出对数形状是 (27, 19)。 19的形状我理解，就是我设置模型预测的类个数，但是27的形状是我比较迷惑的部分。我的批次大小为 64，所以我认为对数的形状是 (64, 19)，因为这会为批次中的每个图像提供 1 个预测向量...
原来我正在查看我那个时代最后一批的 logits，没有足够的图像来填满整个 64 个批大小，所以它只剩下 27 个图像可以训练。
你明白了。
Torch 数据加载器这样做是因为方法 drop_last 默认为 False。如果设置为True，则只会输出logits形状(64, 19)
我想了解为什么我使用的 Resnet18 模型的输出对数形状是 (27, 19)。 19的形状我理解，就是我设置模型预测的类个数，但是27的形状是我比较迷惑的部分。我的批次大小为 64，所以我认为对数的形状是 (64, 19)，因为这会为批次中的每个图像提供 1 个预测向量...
原来我正在查看我那个时代最后一批的 logits，没有足够的图像来填满整个 64 个批大小，所以它只剩下 27 个图像可以训练。
你明白了。
Torch 数据加载器这样做是因为方法 drop_last 默认为 False。如果设置为True，则只会输出logits形状(64, 19)