模型报错given normalized shape=[32],expected input with shape[*,32],but got input of size[*,32,16,96]
时间: 2023-06-18 07:03:31 浏览: 48
这个报错的意思是,模型期望输入的形状为`(*, 32)`,但是实际输入的形状为`(*, 32, 16, 96)`。这个报错通常是由于输入数据的形状与模型定义不匹配导致的。
你需要检查你的输入数据的形状是否正确,并且确认它们与模型定义的输入形状匹配。如果你使用的是 PyTorch,你可以使用`print()`函数打印你的输入数据的形状,以便更好地理解数据的形状。如果你使用的是 TensorFlow,你可以使用`tf.shape()`函数来打印输入数据的形状。
一种可能的解决方法是调整你的数据的形状,以便与模型期望的形状匹配。如果你的数据确实有多余的维度,你可以使用`np.squeeze()`函数或`tf.squeeze()`函数来压缩这些维度。如果你的数据缺少维度,你可以使用`np.expand_dims()`函数或`tf.expand_dims()`函数来添加维度。
相关问题
given normalized shape=[32],expected input with shape[*,32],but got input of size
### 回答1:
这个错误通常是由于输入的数据维度不对导致的。具体来说,输入的张量应该是一个二维张量,其中第一维是 batch size,第二维是特征的数量,特征数量应该是 32。
因此,如果你的输入数据是一个一维张量,它应该先通过 `unsqueeze` 函数来增加一个维度。具体地说,如果你的输入张量是 `x`,那么你可以使用以下代码将其转换为二维张量:
```
x = x.unsqueeze(0) # 增加第一维,batch size 为 1
x = x.unsqueeze(1) # 增加第二维,特征数量为 32
```
这样,你的输入张量的形状就是 `[1, 32]`,可以被模型接受了。
### 回答2:
根据给定的信息,我们可以得知预期的输入形状是[*,32],其中 "*" 表示一个未知的维度大小,而 32 表示具体的维度大小为 32。而实际输入的大小与预期不符。
这个错误提示是由于输入形状不匹配引起的。在这种情况下,预期的输入应该有32个特征,但是实际输入的大小与预期不符。
具体而言,这个错误信息可能是由以下几种原因引起的:
1. 数据预处理问题:在进行数据预处理时,可能没有正确地将数据调整为预期的输入形状。需要确保输入的尺寸与模型的期望输入尺寸一致,即 [*,32]。
2. 数据传递问题:在将数据传递给模型进行训练或推理时,可能出现了数据传递错误。需要确保将预处理后的数据正确地传递给模型。
3. 模型定义问题:在定义模型的输入层时,可能没有正确地指定期望的输入形状为 [*,32]。需要确保模型的输入层与预期的输入形状一致。
为了解决这个问题,我们可以逐一排查上述可能出现的原因,并进行相应的调整。检查数据预处理步骤,确保数据被正确地调整为预期的输入形状。检查数据传递过程,确保数据被正确传递给模型。再者,检查模型定义,确保输入层与预期的输入形状一致。
通过逐步调试和检查,我们可以定位问题的具体原因,并进行相应的修复,以使输入大小与预期形状匹配。
### 回答3:
给定的标准化形状为[32],期望的输入形状为[*,32],但得到的输入大小不符合要求。
这个错误通常会在深度学习模型中出现。它表示模型期望的输入形状与实际输入的形状不匹配。
在这个具体的例子中,我们期望的输入形状是一个二维矩阵,第一维是可以变化的,而第二维必须是32。然而,得到的输入大小并不满足这个要求。
要解决这个问题,我们需要确保输入的形状与模型期望的形状相匹配。我们可以使用一些方法来处理这个问题:
1. 检查数据集:确保数据集中的每个样本都具有正确的形状和大小。可以尝试打印一些样本的形状,以便检查是否有误。
2. 数据预处理:如果数据集中的一些样本大小不正确,可以使用数据预处理来修复它们。例如,可以调整输入的大小或形状,使其符合预期的输入形状。
3. 检查模型架构:确保模型的输入层设置正确。可能需要调整模型的输入层以匹配预期的形状。
4. 调整输入数据:根据预期的输入维度调整输入数据的形状。可能需要调整维度、添加或删除维度。
通过以上方法,我们可以解决输入大小不符合要求的问题,并确保模型能够正确地处理数据。
given normalized shape=[32],expected input with shape[*,32],but got input of size[*,32,16,96]
### 回答1:
这个错误通常发生在使用神经网络模型进行训练或预测时,输入的数据形状(shape)与模型期望的形状不匹配。具体来说,模型期望的输入形状是任意行数(*)和32列,但是你输入的数据形状是任意行数、32列、16深度和96高度。因此,你需要将输入数据的形状改变为模型期望的形状。可以使用NumPy中的reshape方法或PyTorch中的view方法来实现。具体来说,如果你使用的是PyTorch,你可以使用以下代码将输入数据形状改变为期望的形状:
```python
input_data = input_data.view(-1, 32)
```
其中,-1表示PyTorch会自动计算任意行数,而32则表示每行应该有32个元素。如果你使用的是NumPy,你可以使用以下代码:
```python
input_data = input_data.reshape(-1, 32)
```
同样地,-1表示NumPy会自动计算任意行数,而32则表示每行应该有32个元素。
### 回答2:
给定归一化的形状=[32],期望输入的形状为[*, 32],但是得到的输入大小为[*,32,16,96]。
这个错误通常表示期望一批数据,即在第一个轴上有一个缺失的维度。在这种情况下,期望的输入形状是一个不确定大小的批次,但是获得的输入形状具有一个额外的维度。
为了解决这个问题,我们需要确保输入的维度匹配。可以尝试通过以下方法之一来解决这个问题:
1. 检查输入数据的维度和形状是否正确。确认输入数据的形状是[*, 32, 16, 96]。
2. 如果确实期望一批数据,可以尝试使用torch.unsqueeze函数来添加一个缺失的维度,以便与期望的形状匹配。具体地,可以使用torch.unsqueeze(input, dim)将输入维度从[32, 16, 96]扩展为[1, 32, 16, 96]。其中dim表示要添加的维度的索引,可以根据需要进行调整。
3. 确保输入数据重新调整为指定的形状[*, 32],其中*表示批次大小。
4. 如果这些方法都不起作用,可能需要检查模型的输入层或数据预处理部分是否存在错误。
总之,确保输入数据的维度和形状与期望的输入形状[*, 32]相匹配,以解决这个问题。
### 回答3:
给定的标准化形状是[32],期望的输入形状是[*,32],但是得到的输入大小为[*,32,16,96]。
这个问题是因为期望的输入形状是带有未知维度的[*,32],而实际得到的输入形状是有明确维度的[*,32,16,96]。所以它们的形状不匹配。
解决这个问题的方法是调整输入的维度,使其与期望的输入形状匹配。在这种情况下,可以将维度[*,32,16,96]转换为维度[*,32]。具体的调整方式取决于具体的数据和模型。
可能的解决方案包括:
1. 如果输入数据是图像,可以使用图像处理技术(如裁剪或调整尺寸)来将图像的维度从[*,32,16,96]调整为[*,32]。
2. 如果输入数据是数值型数据,可以从[*,32,16,96]的维度中选择一个合适的维度,并将其转换为[*,32]。
总之,问题出在输入形状与期望形状之间不匹配,解决方法是将输入的维度调整为与期望形状匹配的形状。