[Pytorch] ValueError: Target size (torch.Size([...])) must be the same as input size (torch.Size([...]))

에러 메시지 설명

  이 오류는 PyTorch에서 입력 텐서와 타겟(레이블) 텐서의 크기가 일치하지 않을 때 발생하는 일반적인 오류입니다. 주로 손실 함수(예: nn.MSELoss, nn.CrossEntropyLoss)에서 예측 값과 타겟 값의 크기가 다를 때 발생합니다.

 

발생 원인

• 크기 불일치: 모델의 출력 크기와 레이블의 크기가 다를 때 발생합니다. 예를 들어, 회귀 문제에서 모델의 출력이 (batch_size, 1)이고, 레이블의 크기가 (batch_size,)인 경우, 크기가 불일치하기 때문에 오류가 발생할 수 있습니다.
• 손실 함수에 맞지 않는 입력 크기: 특정 손실 함수는 입력 크기에 민감합니다. 예를 들어, nn.CrossEntropyLoss는 입력이 (batch_size, num_classes)이어야 하고, 타겟(레이블)은 (batch_size,) 형태이어야 합니다. 이 크기가 맞지 않으면 오류가 발생합니다.

 

해결 방법

• 입력과 타겟의 크기 맞추기: 모델의 출력과 타겟의 크기를 일치시켜야 합니다. 예를 들어, 회귀 문제에서 (batch_size, 1) 형식의 출력을 얻었다면, squeeze() 함수를 사용해 크기를 (batch_size,)로 맞출 수 있습니다.

output = output.squeeze()  # 크기를 (batch_size,)로 변환

 

• 타겟 텐서의 크기 조정: 타겟 텐서도 크기를 맞춰야 할 수 있습니다. 예를 들어, 타겟이 (batch_size,) 형식이어야 하는데, (batch_size, 1)로 되어 있다면 squeeze()로 크기를 조정합니다.

target = target.squeeze()  # 타겟 크기 조정

 

• 손실 함수에 적합한 형식 확인: 사용하는 손실 함수가 요구하는 입력 형식을 확인하세요. 특히 nn.CrossEntropyLoss의 경우, 출력 크기가 (batch_size, num_classes) 형태여야 하고, 타겟은 (batch_size,)여야 합니다. 타겟이 one-hot 인코딩된 상태라면 argmax를 사용해 크기를 변환해야 합니다.

target = torch.argmax(target, dim=1)  # 타겟을 (batch_size,) 형태로 변환

 

• 디버깅을 위한 크기 출력: 오류가 발생할 때 출력과 타겟의 크기를 출력하여 문제의 원인을 정확히 파악할 수 있습니다.

print(output.shape, target.shape)  # 출력과 타겟의 크기를 확인

 

관련 내용 및 추가 팁

• 이 오류는 주로 신경망 학습 과정에서 발생하며, 특히 분류 문제에서 레이블의 크기가 잘못되거나, 회귀 문제에서 출력의 크기와 타겟의 크기가 일치하지 않을 때 발생합니다. 크기를 일치시키기 위해서는 모델 구조, 손실 함수, 그리고 데이터 전처리 과정에서의 크기 변환을 정확히 이해하고 사용해야 합니다​.
• 손실 함수가 기대하는 입력과 타겟의 크기를 미리 확인하여 크기 불일치를 방지하세요.
• 모델의 출력을 타겟의 크기에 맞추거나, 반대로 타겟의 크기를 모델 출력에 맞춰 조정하세요.