convnext图像分类项目

使用convnext模型完成图像分类任务，数据集由2万3千多张，训练第一轮进度10%-30%之间时卡住不动。再过一会出现invalid argument报错。请问应该怎样解决呀？

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 以下回答来自chatgpt:

  首先，出现卡顿和报错问题的原因可能有很多种，需要逐一排查。以下是一些可能的解决方案：

  1. 检查数据集：数据集可能存在错乱、异常或不完整的情况，需要仔细检查和清洗数据，保证每张图片都有正确的标签。也可以尝试扩充数据集，增加样本的多样性和数量。

  2. 检查模型配置：检查模型配置中的参数、层数、激活函数等，可能需要对模型进行优化或改进。也可以尝试从预训练模型开始微调，提高训练效率和精度。

  3. 优化训练过程：可以尝试采用批量归一化、Dropout等技术来加速训练和防止过拟合。还可以尝试修改优化算法、学习率、批量大小等参数，找到最优的训练策略。

  4. 检查计算资源：训练深度学习模型需要大量的计算资源，包括GPU、内存、存储等。可以检查硬件设备是否足够，也可以尝试在云端或分布式环境中进行训练，以提高效率和稳定性。

  如果以上方案都没有明显效果，可以尝试通过日志和调试工具来进一步排查问题。也可以参考论文、代码库、社区等资源，寻求更多的经验和建议。最后，建议在训练过程中保持耐心和谨慎，不要盲目调整参数和模型，遵循科学的方法，不断尝试和验证，才能取得更好的效果。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^

看样子应该是图片为空了好像，你现在是多线程不好定位，将num work改为0走单线程加载看下报错是什么，顺便可以在这个transform之前打印一下图片的shape看下是否有某一张图片加载失败了