RuntimeError: Expected 3-dimensional input for 3-dimensional weight [16, 1, 3], but got 2-dimensional input of size [100, 1600] instead

这个错误提示是因为你输入的数据维度不对。你的权重（weight）是一个3D张量，其形状是[16, 1, 3]，表示有16个卷积核，每个卷积核大小为3x1，输入通道数为1。而你的输入数据是一个2D张量，形状为[100, 1600]，其中100是batch size，1600是输入特征的数量，这与卷积层期望的3D输入形状不一致。

解决这个问题的方法是将输入数据的形状调整为3D张量，可以通过`torch.unsqueeze()`函数来增加一个维度，例如将输入数据从[100, 1600]变成[100, 1, 1600]。代码示例：

import torch

batch_size = 100
input_features = 1600
conv1_out_channels = 16
conv1_kernel_size = (3, 1)

# 构造输入数据
x = torch.randn(batch_size, input_features)

# 将输入数据的形状调整为3D张量
x = x.unsqueeze(1)  # [batch_size, 1, input_features]

# 定义卷积层
conv1 = torch.nn.Conv2d(
    in_channels=1,
    out_channels=conv1_out_channels,
    kernel_size=conv1_kernel_size,
)

# 前向传播
out = conv1(x)

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RuntimeError: Expected 4-dimensional input for 4-dimensional weight 64 3, but got 2-dimensional input of size [224, 224] instead

这个错误通常发生在使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)时。它的意思是你在使用一个二维的输入(如图像)，而你的卷积层期望得到一个四维的输入，其中包含批次大小(batch size)、通道数(channel)、图像高度(height)和图像宽度(width)。因此，你需要将你的输入重新整形成四维的张量，以便它可以被传递到你的卷积层中。

例如，在PyTorch中，你可以使用 `.unsqueeze()` 方法来将二维张量的维度扩展一维，以便它可以被传递到卷积层中。例如，如果你的输入张量是 `input_tensor`，你可以使用以下代码将其转换为四维张量：

import torch

# 假设 input_tensor 是一个 224x224 的二维张量
input_tensor = torch.randn(224, 224)

# 将 input_tensor 转换成 1x1x224x224 的四维张量
input_tensor = input_tensor.unsqueeze(0).unsqueeze(0)

这将创建一个包含单个输入样本的批次(batch)，并将其包装在一个额外的维度中，以匹配卷积层的期望输入形状。

RuntimeError: Expected 3-dimensional input for 3-dimensional weight [64, 1, 3], but got 2-dimensional input of size [32, 124] instead

这个错误是因为神经网络的输入维度不匹配导致的。神经网络中的某个层的权重需要一个3维的输入（如[64, 1, 3]），但是网络接收到了一个维度为[32, 124]的2维输入，导致维度不匹配，无法进行计算。为了解决这个问题，需要保证输入数据的维度和神经网络的期望输入维度匹配。您可以检查训练数据的维度是否正确，或者检查构建神经网络时的参数是否正确设置。