Given groups=1, weight of size [10, 1, 2], expected input[1, 128, 29] to have 1 channels, but got 128 channels instead
时间: 2024-01-22 17:43:07 浏览: 43
这个错误一般是由于输入数据的通道数与模型定义中的通道数不匹配导致的。通常,这个错误提示中的 weight of size [10, 1, 2] 表示模型中某一层的权重参数,[10, 1, 2] 表示这个参数的形状,其中 10 表示输出通道数,1 表示输入通道数,2 表示卷积核的形状。
因此,你需要检查输入数据的通道数是否为 1,如果不是,可以通过增加一个通道维度来解决这个问题。具体来说,你可以使用 `torch.unsqueeze()` 函数来添加一个维度,使得输入数据的形状变为 [1, 1, 128, 29],其中第一个 1 表示 batch size,第二个 1 表示通道数。
例如,你可以这样修改输入数据的代码:
```python
import torch
# 假设原来的代码为
# x = torch.randn(1, 128, 29)
# 修改为
x = torch.randn(1, 128, 29)
x = torch.unsqueeze(x, dim=0) # 添加 batch size 维度
x = torch.unsqueeze(x, dim=1) # 添加通道维度
```
这样修改之后,输入数据的形状就与模型定义中的形状匹配了,就可以避免这个错误了。
相关问题
Given groups=1, weight of size [16, 54, 2], expected input[1, 128, 54] to have 54 channels, but got 128 channels instead
这个错误通常是由于在定义模型中使用了错误的输入形状或参数导致的。在这个错误中,输入张量的形状应该是 [1, 54, 128],而不是 [1, 128, 54]。你可以尝试在定义模型时将输入形状更改为 [1, 54, 128],并确保其他参数的值正确。如果你在使用预训练的模型,则需要确保输入数据的形状与预训练模型的输入形状相同。
Given groups=1, weight of size [16, 1, 3], expected input[1, 128, 54] to have 1 channels, but got 128 channels instead
这个错误通常是由于在使用卷积神经网络时,权重的形状与输入的形状不匹配导致的。在这个特定的错误中,权重的形状是[16, 1, 3],表示有16个卷积核,每个卷积核的深度为1,大小为3x3。而输入的形状是[1, 128, 54],表示只有一个通道,高度为128,宽度为54。
由于参数groups=1,表示不使用分组卷积,因此需要将权重的深度与输入的深度匹配。因此,需要将权重的形状修改为[16, 128, 3],表示有16个卷积核,每个卷积核的深度为128,大小为3x3。这样就能够匹配输入的形状了,同时也保证了使用了正确的卷积核。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)