Given groups=1, weight of size [5, 20, 5, 5], expected input[10, 2, 110, 110] to have 20 channels, but got 2 channels instead
时间: 2024-05-13 13:14:49 浏览: 29
这个错误提示出现是因为输入张量的通道数与卷积层的输入通道数不匹配。
根据提示,输入张量的形状为[10, 2, 110, 110],其中2表示通道数为2,而卷积层的输入通道数为20,两者不匹配。
这个问题可以通过修改卷积层的输入通道数来解决。如果你想保留原来的权重,可以使用torch.nn.Conv2d的in_channels参数来指定输入通道数。示例代码如下:
```
import torch.nn as nn
conv = nn.Conv2d(in_channels=2, out_channels=20, kernel_size=5, padding=2)
```
这样就可以将卷积层的输入通道数设置为2,与输入张量的通道数匹配。
相关问题
RuntimeError: Given groups=1, weight of size [20, 1, 5, 5], expected input[2, 20, 12, 12] to have 1 channels, but got 20 channels instead
这个错误是因为你在使用一个卷积层时,期望输入只有1个通道,但实际上输入了20个通道。这可能是由于你的数据处理不当或卷积层的参数设置错误导致的。
你可以检查一下你的数据处理代码,确保输入数据的通道数是正确的。另外,你也可以检查一下卷积层的参数设置,特别是groups参数是否正确,它决定了卷积核的数量和输入数据的通道数之间的关系。
如果你需要更进一步的帮助,请提供更多的代码和上下文信息。
RuntimeError: Given groups=1, weight of size [20, 10, 5, 5], expected input[64, 1, 28, 28] to have 10 channels, but got 1 channels instead
这个错误通常是由于输入数据的通道数与卷积层的权重矩阵的通道数不匹配引起的。在这个例子中,输入数据的通道数是1,但是卷积层的权重矩阵的通道数是10。您需要确保输入数据的通道数匹配卷积层的权重矩阵的通道数。您可以使用torch.nn.Conv2d()函数中的参数来指定输入数据的通道数和卷积层的权重矩阵的通道数。