RuntimeError: Expected 3-dimensional input for 3-dimensional weight [128, 512, 4], but got 4-dimensional input of size [64, 128, 1, 1] instead
时间: 2023-07-02 17:19:07 浏览: 233
这个错误是由于输入张量的维度与模型权重的维度不匹配引起的。根据错误信息,模型权重的维度为[128, 512, 4],需要3维的输入,而传入的输入张量的维度为[64, 128, 1, 1],有4个维度,其中最后两个维度是1,可能是由于输入数据的shape没有正确设置导致的。
你需要检查输入数据的shape是否正确,并尝试调整其维度以匹配模型权重所需的维度。你可以使用PyTorch中的`view()`函数来调整输入张量的维度。具体来说,你可以使用以下代码来将输入张量的维度从[64, 128, 1, 1]调整为[64, 128, 4]:
```
input_tensor = input_tensor.view(64, 128, 4)
```
如果你仍然遇到问题,可以提供更多的代码和模型信息,以便更好地理解问题。
相关问题
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 4-dimensional input for 4-dimensional weight [3, 1, 11, 11], but got 3-dimensional input of size [512, 512, 3] instead
这个错误是因为在conv2d()函数调用中,输入的img1_tensor的维度不符合卷积核的要求。conv2d()函数期望输入是一个4维的张量,而img1_tensor的维度是[512, 512, 3],它只有3个维度,所以会引发这个错误。
为了解决这个问题,你需要将img1_tensor的维度扩展为4维。你可以使用unsqueeze()函数来添加一个额外的维度。
例如,你可以这样修改代码:
```python
mu1 = F.conv2d(img1_tensor.unsqueeze(0), window, padding=(window_size//2, window_size//2), groups=channel)
```
在这个例子中,使用了unsqueeze()函数将img1_tensor的形状从[512, 512, 3]扩展为[1, 512, 512, 3],并将其作为conv2d()函数的输入。
这样应该能解决这个RuntimeError。确保其他相关参数也符合要求并进行相应的调整。