output = net(x.unsqueeze(1)) # 将数据维度转换为(batch_size, in_channels, sequence_length)放在源代码的哪里
时间: 2024-02-10 18:10:31 浏览: 35
这行代码应该放在生成数据之后,输入到卷积神经网络模型之前,即:
```python
# 生成正弦函数数据
x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100), dim=1)
y = torch.sin(x * 2 * 3.1416) + torch.randn(x.size())
output = net(x.unsqueeze(1)) # 将数据维度转换为(batch_size, in_channels, sequence_length)
```
这样就可以避免上述的错误提示。
相关问题
还报错 output = net(x.unsqueeze(1)) # 将数据维度转换为(batch_size, in_channels, sequence_length) NameError: name 'net' is not defined
这个错误提示是因为你没有定义 `net` 这个变量。在代码中,`net` 是卷积神经网络模型的一个实例,需要先创建这个实例,才能使用。你可以将模型定义的代码放在数据生成的代码之前,创建一个 `net` 的实例,如下所示:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 定义一维卷积神经网络模型
class ConvNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(ConvNet, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv1d(in_channels=1, out_channels=16, kernel_size=3) # 第一层卷积,输入通道数为1,输出通道数为16,卷积核大小为3
self.relu = nn.ReLU() # 激活函数ReLU
self.pool = nn.MaxPool1d(kernel_size=2) # 最大池化层,池化核大小为2
self.conv2 = nn.Conv1d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=3) # 第二层卷积,输入通道数为16,输出通道数为32,卷积核大小为3
self.fc = nn.Linear(in_features=1568, out_features=10) # 全连接层,输入特征数为1568,输出特征数为10
def forward(self, x):
x = self.conv1(x) # 第一层卷积
x = self.relu(x) # ReLU激活函数
x = self.pool(x) # 最大池化
x = self.conv2(x) # 第二层卷积
x = self.relu(x) # ReLU激活函数
x = self.pool(x) # 最大池化
x = x.view(x.size(0), -1) # 展开成一维向量
x = self.fc(x) # 全连接层
return x
# 生成正弦函数数据
x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100), dim=1)
y = torch.sin(x * 2 * 3.1416) + torch.randn(x.size())
# 创建卷积神经网络模型实例
net = ConvNet()
# 将数据维度转换为(batch_size, in_channels, sequence_length)
output = net(x.unsqueeze(1))
```
这样就可以避免上述的错误提示。
output = net(x.permute(0, 2, 1)) # 将数据维度转换为(batch_size, in_channels, sequence_length) RuntimeError: permute(sparse_coo): number of dimensions in the tensor input does not match the length of the desired ordering of dimensions i.e. input.dim() = 2 is not equal to len(dims) = 3
这个错误提示是因为 `x` 的维度是 `(batch_size, sequence_length)`,但是在 `net` 的输入中需要将 `in_channels` 这个维度放在第二维。所以需要将 `x` 的维度进行转置,将 `sequence_length` 放在第二维,然后再添加一个维度作为 `in_channels`,即将 `x` 转换为 `(batch_size, in_channels=1, sequence_length)` 的形式,代码如下:
```python
output = net(x.unsqueeze(1)) # 将数据维度转换为(batch_size, in_channels, sequence_length)
```
其中 `unsqueeze(1)` 表示在第二维上增加一个维度。