你给的代码的 gates_f = x_t @ self.W_i + h_f @ self.W_h + self.b 报错RuntimeError: The size of tensor a (64) must match the size of tensor b (2) at non-singleton dimension 0
时间: 2024-04-27 07:23:53 浏览: 8
这个错误通常是因为矩阵的维度不匹配所导致的。你需要检查一下你代码中的矩阵维度是否正确,特别是 `x_t` 和 `h_f` 这两个矩阵的维度是否匹配。你可以使用 `print()` 函数或者调试器来查看这些矩阵的维度,以确保它们都具有正确的形状。另外,你可以尝试使用 PyTorch 的 `torch.Size` 函数来检查矩阵的维度是否匹配。如果还有问题,请提供更多的代码和具体信息,这样我才能更好地帮助你解决问题。
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gates = x @ self.weight_ih + h0[0] @ self.weight_hh + self.bias 中的@是什么意思
@ 是 Python 中的矩阵乘法运算符,也称为 matmul 运算符。在这个例子中,@ 是用来计算输入向量 x 和权重矩阵 self.weight_ih 之间的矩阵乘法,以及历史隐藏状态 h0[0] 和隐藏状态权重矩阵 self.weight_hh 之间的矩阵乘法。最后,将两个矩阵相加并加上偏置向量 self.bias 得到最终的隐藏状态值。
self.conv1_gates = nn.Conv2d
我看到你的代码中定义了一个名为 `conv1_gates` 的卷积层,它是一个二维卷积层,具体实现可以看下面的代码示例:
```python
import torch.nn as nn
self.conv1_gates = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=True)
```
其中,`in_channels` 表示输入数据的通道数,这里为 3,因为是 RGB 彩色图片;`out_channels` 表示输出通道数,这里为 32;`kernel_size` 表示卷积核的大小,这里为 3x3;`stride` 表示卷积核在每个维度上的步长,这里为 1;`padding` 表示在输入数据周围填充的大小,这里为 1;`bias` 表示是否使用偏置项。
这个卷积层的作用是提取输入数据的特征,以便后续的处理。