Traceback (most recent call last): File "E:/Pycharm_project/MNIST_two_input/test/save_image_feature.py", line 105, in <module> image = model(torch.from_numpy(image).float()) File "E:\Pycharm_project\MNIST_two_input\test\venv\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "E:/Pycharm_project/MNIST_two_input/test/save_image_feature.py", line 61, in forward x = self.conv1(x) File "E:\Pycharm_project\MNIST_two_input\test\venv\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "E:\Pycharm_project\MNIST_two_input\test\venv\lib\site-packages\torch\nn\modules\conv.py", line 463, in forward return self._conv_forward(input, self.weight, self.bias) File "E:\Pycharm_project\MNIST_two_input\test\venv\lib\site-packages\torch\nn\modules\conv.py", line 459, in _conv_forward return F.conv2d(input, weight, bias, self.stride, RuntimeError: Expected 3D (unbatched) or 4D (batched) input to conv2d, but got input of size: [64, 64] 进程已结束，退出代码 1

这个错误是由于输入数据的维度不正确导致的。`conv2d()`函数期望输入是三维（未批量处理）或四维（批量处理）的张量，但是你传递了一个维度为[64, 64]的输入。

要解决这个问题，你需要确保输入数据的维度正确。根据你的情况，你可能需要调整输入数据的形状。

如果你的输入数据是单张图片，你可以使用`.unsqueeze()`方法在第0维上添加一个维度，将其从二维变为三维。具体来说，你可以将以下代码：

image = model(torch.from_numpy(image).float())

修改为：

image = model(torch.from_numpy(image).unsqueeze(0).float())

这样就将输入数据从二维变为三维，并添加了一个批量维度。然后再将其转换为`float`类型。

如果你的输入数据是批量处理的多张图片，你需要确保输入数据的维度是四维的。具体来说，你需要添加一个批量维度和一个通道维度。你可以使用`.unsqueeze()`方法在相应的位置添加这些维度。

例如，如果你有一个批量大小为4的输入数据，每张图片大小为64x64，并且是单通道的，你可以使用以下代码：

image = model(torch.from_numpy(image).unsqueeze(1).float())

这样就将输入数据从二维变为四维，并添加了批量和通道维度。然后再将其转换为`float`类型。

通过调整输入数据的形状，你就可以解决这个错误了。

相关问题

E:\Pycharm_project\MNIST_two_input\test\venv\Scripts\python.exe E:/Pycharm_project/MNIST_two_input/test/save_image_feature.py Traceback (most recent call last): File "E:/Pycharm_project/MNIST_two_input/test/save_image_feature.py", line 112, in <module> image_array = np.array(image) File "E:\Pycharm_project\MNIST_two_input\test\venv\lib\site-packages\torch\_tensor.py", line 970, in __array__ return self.numpy() RuntimeError: Can't call numpy() on Tensor that requires grad. Use tensor.detach().numpy() instead.

这个错误是由于你尝试在一个需要梯度计算的张量上调用`.numpy()`方法引起的。在PyTorch中，当一个张量需要梯度计算时，它是不允许直接转换为NumPy数组的。

要解决这个问题，你可以使用`.detach().numpy()`方法代替`.numpy()`方法来获取一个不需要梯度计算的张量的NumPy数组表示。

具体来说，你可以将以下代码：

image_array = np.array(image)

修改为：

image_array = image.detach().numpy()

这样就可以避免在需要梯度计算的张量上调用`.numpy()`方法而导致的错误。

通过使用`.detach().numpy()`方法，你应该能够成功地将具有梯度计算要求的张量转换为NumPy数组。

Traceback (most recent call last): File "E:/Pycharm_project/MNIST_two_input/test/save_image_feature.py", line 105, in <module> image = model(torch.from_numpy(image)) File "E:\Pycharm_project\MNIST_two_input\test\venv\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "E:/Pycharm_project/MNIST_two_input/test/save_image_feature.py", line 61, in forward x = self.conv1(x) File "E:\Pycharm_project\MNIST_two_input\test\venv\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "E:\Pycharm_project\MNIST_two_input\test\venv\lib\site-packages\torch\nn\modules\conv.py", line 463, in forward return self._conv_forward(input, self.weight, self.bias) File "E:\Pycharm_project\MNIST_two_input\test\venv\lib\site-packages\torch\nn\modules\conv.py", line 459, in _conv_forward return F.conv2d(input, weight, bias, self.stride, RuntimeError: Input type (unsigned char) and bias type (float) should be the same

这个错误是由于输入数据的类型和偏置项的类型不匹配导致的。输入数据的类型是`unsigned char`，而偏置项的类型是`float`。

要解决这个问题，你需要确保输入数据和偏置项的类型相同。你可以使用`torch.from_numpy()`函数将输入数据转换为`Tensor`类型，并使用`.float()`方法将偏置项转换为`float`类型。

具体来说，你可以将以下代码：

image = model(torch.from_numpy(image))

修改为：

image = model(torch.from_numpy(image).float())

这样就可以将输入数据和偏置项的类型都转换为相同的类型，然后传递给`conv2d()`函数。这样就能够解决这个错误了。