报错RuntimeError: Expected 2D (unbatched) or 3D (batched) input to conv1d, but got input of size: [32, 1, 32, 20]
时间: 2024-05-25 19:16:38 浏览: 21
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.
RuntimeError: Expected 2D (unbatched) or 3D (batched) input to conv1d, but got input of size: [64, 5, 1, 4]
根据错误信息,您的输入张量的形状为 `[64, 5, 1, 4]`,但是 `nn.Conv1d` 要求输入张量必须是2D或3D的。因此,您需要将输入张量的形状转换为2D或3D。具体来说,您可以通过`torch.squeeze()`方法,将形状为 `[64, 5, 1, 4]` 的张量压缩为形状为 `[64, 5, 4]` 或 `[320, 4]` 的张量。例如,如果您想要将其压缩为形状为 `[64, 5, 4]` 的张量,可以使用以下代码:
```
x = torch.squeeze(x, dim=2)
```
如果您想要将其压缩为形状为 `[320, 4]` 的张量,可以使用以下代码:
```
x = torch.reshape(x, (x.shape[0] * x.shape[1], x.shape[3]))
```
其中,`x.shape[0]` 表示 `batch_size` 的大小,`x.shape[1]` 表示每个 `batch` 中张量的数量。如果您的输入张量是一个 `batch_size` 为 64 的批次,并且每个批次中有 5 个形状为 `[1, 4]` 的张量,则 `x.shape[0]` 为 64,`x.shape[1]` 为 5,`x.shape[3]` 为 4。
注意,这里的压缩操作会影响输入张量的形状。因此,如果您的模型需要保持原始的输入张量形状,请确保在压缩操作之后,使用修改后的张量进行计算,并在计算结束后,将张量恢复为原始形状。
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