Given groups=1, weight of size [48, 3, 3, 3], expected input[3, 1, 32, 32] to have 3 channels, but got 1 channels instead
时间: 2023-07-02 20:15:33 浏览: 55
这个错误通常发生在使用卷积神经网络时,输入数据的通道数与模型期望的通道数不匹配。在这个错误信息中,模型期望输入数据的通道数为3,但实际输入数据的通道数为1。
解决这个问题的方法是将输入数据的通道数修改为3。可以使用`torch.nn.functional.interpolate()`函数将输入数据的shape从`[3, 1, 32, 32]`插值为`[3, 3, 32, 32]`。具体代码如下:
```
import torch.nn.functional as F
input_data = torch.randn(3, 1, 32, 32) # 输入数据
input_data = F.interpolate(input_data, size=(32, 32), mode='trilinear', align_corners=True) # 插值为3通道数据
```
其中,`size`参数指定了插值后的数据形状,`mode`参数指定了插值方法,`align_corners`参数指定了是否对齐角落像素。
如果输入数据的通道数不是1,那么可能是数据预处理的部分出了问题,需要检查一下数据预处理的代码是否正确。
相关问题
Given groups=1, weight of size [32, 100, 3, 3], expected input[100, 32, 32, 3] to have 100 channels, but got 32 channels instead
这个错误通常是因为卷积层的输入和权重张量的维度不匹配导致的。在这种情况下,您使用了一个 weight of size [32, 100, 3, 3] 的卷积层,并将 groups 设置为 1,这意味着该卷积层应该接受具有 100 个通道的输入。
然而,您提供的输入形状为 [100, 32, 32, 3],其中 3 表示输入具有 3 个通道,而不是期望的 100 个通道。因此,您需要将输入的第三个维度从 3 更改为 100,以匹配卷积层的预期输入形状。
Given groups=1, weight of size [1, 32, 3, 3], expected input[1, 100, 32, 32] to have 32 channels, but got 100 channels instead
这是一个卷积神经网络的错误。你定义的卷积层的输入张量的shape应该是 [batch_size, channels, height, width],而你传递的输入张量的shape是 [1, 100, 32, 32],其中100表示通道数,32表示高度,32表示宽度。因为你的卷积层的权重是 [1, 32, 3, 3],其中32表示通道数,所以你的输入张量应该有32个通道,而不是100个通道。你需要将输入张量的shape修改为 [1, 32, 32, 32],其中32表示高度和宽度,或者将卷积层的权重shape修改为 [100, 32, 3, 3],其中100表示输入张量的通道数。
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