python中 image=torch.reshape(image,(1,3,224,224)) RuntimeError: shape '[1, 3, 224, 224]' is invalid for input of size 65536如何解决

这个错误是因为你尝试将一个大小为 65536 的张量重塑为大小为 [1, 3, 224, 224] 的张量，但是这两个大小不匹配。你需要检查你的输入图像大小是否正确，并确保它与你要重塑的张量大小匹配。

具体来说，如果你的输入图像大小为 (224, 224, 3)，你可以使用以下代码将其重塑为大小为 [1, 3, 224, 224] 的张量：

import torch
import numpy as np
from PIL import Image

# 读取图像并转换为 numpy 数组
image = np.array(Image.open('image.jpg').resize((224, 224)))

# 转换为 PyTorch 张量，并重塑为 [1, 3, 224, 224]
image = torch.from_numpy(image).permute(2, 0, 1).unsqueeze(0).float()

# 执行你的模型推理
output = model(image)

在这里，我们首先使用 PIL 库读取图像并将其缩放为大小为 (224, 224)，然后将其转换为 numpy 数组。接下来，我们将 numpy 数组转换为 PyTorch 张量，并使用 `permute` 函数将通道维度从最后一维移动到第一维。最后，我们使用 `unsqueeze` 函数在第一维添加一个维度，并将张量的数据类型转换为 float。现在，你可以将该张量传递给你的模型执行推理。