UNet 网络做图像分割DRIVE数据集
请问我想用的您博客分享的做多分类，出现
Target size (torch.Size([1, 1, 1176, 1024])) must be the same as input size (torch.Size([1, 2, 1176, 1024]))
想请教一下如何解决

这个错误提示表明，目标张量的形状（size）与输入张量的形状不匹配。在你的情况下，目标张量的形状是 [1, 1, 1176, 1024]，而输入张量的形状是 [1, 2, 1176, 1024]。

这个错误通常出现在图像分割任务中，因为目标张量的通道数通常为1，表示像素是背景还是前景，而输入张量通常具有多个通道，例如RGB或灰度。

因此，为了解决这个问题，您需要确保目标张量与输入张量的形状匹配。如果您的目标是多分类问题，那么您需要将目标张量转换为具有多个通道的张量。假设您有10个类别，您可以将目标张量转换为形状为[1, 10, 1176, 1024]的one-hot编码。在PyTorch中，可以使用torch.nn.functional.one_hot函数轻松实现此转换。

以下是示例代码：

import torch.nn.functional as F

将目标张量转换为one-hot编码

target = F.one_hot(target, num_classes=10)

现在目标张量的形状与输入张量匹配

运行你的模型

output = model(input)
请注意，如果您的目标张量已经是one-hot编码，那么您不需要执行此转换，而是需要确保您的模型输出也是one-hot编码。

损失函数用的不对吧，多分类的话，如果用交叉熵损失函数的话，mask channel里面的1要squeeze。你可以在dataset里面，将mask squeeze一下，然后把mask的数据类型改为整型，损失用交叉熵就行了