Question

我的代码非常简单，但是数据集有点问题，因为它的大小可变。我有一个具有以下结构的自定义数据集：Notes x N_bins x Temp_values

笔记是2904 N_bins总是252 Temp_values取决于音符。

我准备自己的数据集，然后手动进行转换。

class MusicDataSet(Dataset):
    def __init__(self, transform=None):
        self.ms, self.target, self.tam = sd.loadData()  
    def __len__(self):
        return self.tam
    def __getitem__(self, idx):
        inp = torch.from_numpy(self.ms[idx]).float()    
        #Transpose
        inp = inp.t()
        #to cuda
        inp = inp.to('cuda')
        target = self.target[idx]
        target= torch.from_numpy(self.target[idx])
        target = target.long()
        target = target.t()
        return inp, target

我创建了自己的collate_fn以便能够将数据集拆分为小批量，但是问题是我无法将这些批量作为张量作为列表返回。

def music_collate_fn(batch):
    data = [item[0] for item in batch]
    target = [item[1] for item in batch]
    return data, target

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(musicSet, batch_size=10, shuffle=False, collate_fn=music_collate_fn)

class MLP(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MLP, self).__init__()
        self.dense1 = nn.Linear(252, 512)
        self.dense2 = nn.Linear(512, 88)
    def forward(self, x):
        x = self.dense1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.dense2(x)
        return x

火车很简单：

mlp = MLP(input_dim, hidden_dim, output_dim).to(device)
optimizer = torch.optim.RMSprop(mlp.parameters(), lr = learning_rate)
mlp.train()
for batch_idx, (x,y) in enumerate(train_loader):
         outputs = mlp(x).to(device)
         loss = criterion(outputs, y)
         optimizer.zero_grad()           
         loss.backward()                 
         optimizer.step()

失败：

File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\spyder_kernels\customize\spydercustomize.py", line 704, in runfile
    execfile(filename, namespace)

File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\spyder_kernels\customize\spydercustomize.py", line 108, in execfile
    exec(compile(f.read(), filename, 'exec'), namespace)

File "C:/Users/Antonio López León/Documents/Universidad/TFG/PROYECTO/BBDD/audioCQT/ProcesamientoNN.py", line 106, in <module>
    print(x.dim())

AttributeError: 'list' object has no attribute 'dim'

我试图对music_collate_fn中的数据进行pad_sequence，并且在馈入网络时起作用，但是目标在计算损耗时给我带来了问题，因此我无法对目标使用padding。< / p>

我需要一些想法使之成为可能。

我无法提供模型。 pytorch中可变大小的数据集

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