Expected 3D (unbatched) or 4D (batched) input to conv2d, but got input of size: [12288]

这个错误通常是由于输入数据的形状不正确导致的。在使用 conv2d 函数时，输入数据应该是一个 3D 张量（即没有 batch 维度的 3D 张量）或者是一个 4D 张量（即带有 batch 维度的 3D 张量），而你传递的数据的形状是 [12288]，这是一个 1D 张量，不符合 conv2d 函数的要求。

你需要检查一下输入数据的形状，并且将其转换为 3D 或者 4D 张量。具体的转换方式取决于你的数据格式和你的模型结构，但一般来说，可以使用 reshape 函数来将其转换为正确的形状。例如，如果你的数据是一个 2D 图像，形状为 [height, width]，则可以使用 reshape 函数将其转换为一个 3D 张量，形状为 [1, height, width]，然后再将其传递给 conv2d 函数。

相关问题

Expected 3D (unbatched) or 4D (batched) input to conv2d, but got input of size: [5, 2]

这个错误提示表明 conv2d 函数需要输入 3D 或 4D 的张量，但是输入的张量大小是 [5, 2]，不符合要求。可能需要对输入的张量进行 reshape 或者添加维度来满足 conv2d 函数的要求。

RuntimeError: Expected 3D (unbatched) or 4D (batched) input to conv2d, but got input of size: [2400, 5]

这个错误通常是因为你试图将一个大小为 [2400, 5] 的张量作为输入传递给卷积神经网络中的 conv2d 层，但是该层的期望输入形状应该是 3D 或 4D 的。请确保你的输入张量具有正确的形状，并且尺寸与你的卷积神经网络模型的输入层相匹配。如果你使用的是 PyTorch，可以使用 reshape() 函数来调整张量的形状。