在代码输入到函数中时发生RuntimeError: Given groups=1, weight of size [1, 1, 3, 3], expected input[49, 91, 28, 28] to have 1 channels, but got 91 channels instead错误，应该怎样修改，利用什么代码来进行操作

这个错误提示说明你的模型在某一层期望输入只有1个通道，但实际输入有91个通道。可能是数据预处理的时候出了问题，导致数据维度不对。或者是在模型定义的时候出错了。

你可以检查一下数据预处理的部分，确保数据被正确处理为只有1个通道。如果数据没有问题，你可以检查一下模型定义部分，看看哪一层的输入通道数应为1，但实际却输入了91个通道。

如果你使用的是PyTorch，你可以通过如下代码来调整输入通道数：

import torch.nn as nn

# 定义模型
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(91, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
    
    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)
        x = self.relu(x)
        return x

# 实例化模型
model = MyModel()

# 修改输入通道数
model.conv.weight.data = model.conv.weight.data[:, :1, :, :]

# 查看修改后的权重形状
print(model.conv.weight.shape)

这里将输入通道数从91修改为1，保留第一个通道，其余通道全部删除。调整后，可以查看修改后的权重形状是否符合预期。