报错RuntimeError: Expected 2D (unbatched) or 3D (batched) input to conv1d, but got input of size: [32, 1, 32, 20]

这个错误是由于在进行卷积神经网络计算时，输入的张量形状不符合要求。在这种情况下，网络期望的输入应该是2D（非批处理）或3D（批处理）张量，但是输入的张量形状是[32, 1, 32, 20]，即4D张量，因此会出现错误。

解决这个问题的方法取决于你的具体情况，但通常可以通过调整输入张量的形状或调整卷积层的参数来解决。如果你的模型需要接收4D张量作为输入，则需要使用3D卷积层来处理它们。如果你的模型需要接收2D张量，则需要将输入张量的形状从[32, 1, 32, 20]更改为[32, 20, 1]或[32, 1, 20]。

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RuntimeError: Expected 2D (unbatched) or 3D (batched) input to conv1d, but got input of size: [32, 1, 32, 20]

This error message indicates that the input tensor passed to a conv1d layer has an unexpected shape. The conv1d layer expects either a 2D tensor (for unbatched input) or a 3D tensor (for batched input), but the input tensor has a shape of [32, 1, 32, 20].

The first dimension of size 32 likely represents the batch size, while the second dimension of size 1 represents the number of channels. The third and fourth dimensions of size 32 and 20 respectively represent the height and width of the input tensor.

To resolve this error, you should reshape or transpose the input tensor to have the expected shape for the conv1d layer. Depending on the specific requirements of your model and data, you may need to adjust the shape of the input tensor before passing it to the model.

以上代码报错RuntimeError: Expected 3D (unbatched) or 4D (batched) input to conv2d, but got input of size: [1, 1]，怎么修改

这个错误提示是因为输入的张量的维度不符合 `torch.nn.Conv2d` 的要求。`torch.nn.Conv2d` 的输入张量要求是 3D（未批处理）或 4D（批处理）的形状。因此，需要将输入张量的形状修改为符合要求的形状。

如果你的输入张量只有一个值，那么可以使用 `torch.unsqueeze()` 函数将其形状修改为 3D，如下所示：

import torch

input_tensor = torch.Tensor([1.0])
conv_layer = torch.nn.Conv2d(1, 1, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
output_tensor = conv_layer(input_tensor.unsqueeze(0).unsqueeze(0))

其中，`unsqueeze(0)` 将张量的第一个维度扩展为 1，`unsqueeze(0)` 再次将张量的第一个维度扩展为 1，最终得到形状为 [1, 1, 1] 的 3D 张量。这个张量可以作为 `torch.nn.Conv2d` 的输入张量。

如果你的输入张量有多个值，那么需要将其形状修改为 4D，如下所示：

import torch

input_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224)
conv_layer = torch.nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
output_tensor = conv_layer(input_tensor)

其中，`input_tensor` 的形状是 [1, 3, 224, 224]，这是一个 4D 张量，表示批处理大小为 1，通道数为 3，高度为 224，宽度为 224 的张量。在这个例子中，`torch.nn.Conv2d` 的输入张量是 `input_tensor`，不需要进行形状修改。