Pytorch RuntimeError: inconsistent tensor sizes at /pytorch/torch/lib/TH/generic/THTensorMath.c:2864

pytorch在得到dataset时没有问题，得到DataLoader时也没有问题，以batch size = 32遍历数据时，出现了：

RuntimeError: inconsistent tensor sizes at /pytorch/torch/lib/TH/generic/THTensorMath.c:2864

调试过程：    

1. 将batch size = 1 时，不出现错误。推断有图片跟其他的不一致.

    

2. 输出open之后的每个img,发现有一个是

    <PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=L size=375x500 at 0x7F3B05F93668>

    而其他的都是

    <PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=RGB size=375x500 at 0x7F3B05F93668>

    model不同。

3. 输出每个图片的size，将batch size 置 1，

    看到有几张图片的channel是1( torch.Size([1, 1, 224, 224]))，其他的都是3 (torch.Size([1, 3, 224, 224]))

    
4. 打算输出图片路径，看这个图片有什么不同：
    又一个坑！！！
    DataLoader 的参数num_workers大于1时， 多线程，这样输出的图片路径和图片可能并不对应，所以根据图片路径看图片的时候，并没有什么不同。
    经师兄提醒，将num_workers设为1，得到channel=1的图片的路径，打开看，是黑白图！
    到此终于知道原因了！
    
    解决方法：
1.  处理数据时：load 图片，open(image_path), 判断如果是黑白图，则转为RGB，这样channel=3，与其他图片就一致了。

if img.mode == "L": 
    img = img.convert("RGB")

    或者

if len(img.getbands())==1: 
    img = img.convert("RGB")

参考链接：    https://blog.csdn.net/icamera0/article/details/50647465

                     https://blog.csdn.net/icamera0/article/details/50843172

2. 也可以在 img = open(image_path) 之后修改img

参考链接：

https://github.com/DmitryUlyanov/deep-image-prior/commit/8067fbbae78637e743ce40f362d0bdfdebfcd6ad