Given groups=1, weight of size [64, 26, 3], expected input[1, 512, 26] to have 26 channels, but got 512 channels instead
时间: 2024-01-22 22:57:36 浏览: 29
这个错误提示表明你在使用一个卷积神经网络时,网络的输入数据的维度不符合网络的要求。具体来说,你的网络期望输入数据的形状是[1, 512, 26],其中1表示batch size,512表示输入数据的长度,26表示输入数据的通道数。而你传入的输入数据的形状是[1, 512, 26, 3],其中最后一维3表示输入数据的宽度(width),并且这个网络的group参数被设置为1,也就是要求输入数据的通道数必须是26。
因此,你需要检查一下你的输入数据是否符合网络的要求。如果你的输入数据确实是[1, 512, 26, 3],那么你需要对其进行调整,使其符合网络的要求。具体来说,你可以将最后一维3去掉,使其变为[1, 512, 26]。
相关问题
RuntimeError: Given groups=1, weight of size 64 256 3 3, expected input[1, 9, 512, 256] to have 256 channels, but got 9 channels instead
这个错误通常是由于网络模型的输入与权重参数不匹配导致的。具体来说,这个错误提示中的意思是:期望输入有256个通道,但实际上却只有9个通道。
这种错误通常是由于模型的输入尺寸或者权重参数的设置有误导致的。你可以检查一下你的代码,看看是否在模型定义时有误设置了输入尺寸或者权重参数。如果你使用了预训练的模型,那么可能需要检查一下输入数据是否符合预训练模型的要求。如果你仍然无法解决问题,请提供更多的信息,以便我能够更好地帮助你解决问题。
声调数据输入self.conv1 = nn.Conv1d(26, 64, 3)时报错Given groups=1, weight of size [64, 26, 3], expected input[1, 512, 26] to have 26 channels, but got 512 channels instead
这个错误提示表明你的输入数据维度不符合卷积层的要求。输入数据的维度应该是 `[batch_size, channels, sequence_length]`,其中 `batch_size` 表示输入的样本数量,`channels` 表示每个时间步的特征维度,`sequence_length` 则表示时间步的长度。根据你提供的错误提示,可以看到你的输入数据的维度是 `[1, 512, 26]`,其中 `512` 表示你的时间步长度,而 `26` 表示每个时间步的特征维度。
根据你的卷积层的定义 `nn.Conv1d(26, 64, 3)`,可以看到卷积层的输入通道数是 `26`,但是你的输入数据的通道数是 `512`,因此会报错。解决这个问题的方法是将输入数据的维度调整为 `[batch_size, channels, sequence_length]`,其中 `channels=26`,然后再输入到卷积层中。你可以使用 `torch.transpose` 方法将输入数据的维度进行转置,然后再输入到卷积层中,例如:
```python
import torch.nn as nn
# 输入数据的维度为 [batch_size, sequence_length, channels]
x = torch.randn(1, 26, 512)
# 将输入数据的维度转置为 [batch_size, channels, sequence_length]
x = x.transpose(1, 2)
# 定义卷积层,输入通道数为 26,输出通道数为 64,卷积核大小为 3
conv1 = nn.Conv1d(26, 64, 3)
# 将输入数据输入到卷积层中
output = conv1(x)
# 输出张量的形状
print(output.shape) # torch.Size([1, 64, 510])
```
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