RuntimeError: Expected 3D (unbatched) or 4D (batched) input to conv2d, but got input of size: [1, 10]
时间: 2024-04-04 10:30:37 浏览: 223
这个错误一般是因为输入的张量维度不正确导致的,Conv2d层要求输入的张量维度是3D或4D的,而你传入的输入张量维度是[1, 10],这显然不符合要求。
你需要检查一下传入Conv2d层的输入张量的维度是否正确,确保它是一个3D或4D的张量。如果你是在使用一个预训练的模型,那么你需要检查一下传入模型的输入张量是否与预训练模型的输入张量维度一致。
如果你仍然无法解决这个问题,可以将你的代码和报错信息提供出来,这样可以更好地帮助你解决问题。
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RuntimeError: Expected 3D (unbatched) or 4D (batched) input to conv2d, but got input of size: [2400, 5]
这个错误通常是因为你试图将一个大小为 [2400, 5] 的张量作为输入传递给卷积神经网络中的 conv2d 层,但是该层的期望输入形状应该是 3D 或 4D 的。请确保你的输入张量具有正确的形状,并且尺寸与你的卷积神经网络模型的输入层相匹配。如果你使用的是 PyTorch,可以使用 reshape() 函数来调整张量的形状。
以上代码报错RuntimeError: Expected 3D (unbatched) or 4D (batched) input to conv2d, but got input of size: [1, 1],怎么修改
这个错误提示是因为输入的张量的维度不符合 `torch.nn.Conv2d` 的要求。`torch.nn.Conv2d` 的输入张量要求是 3D(未批处理)或 4D(批处理)的形状。因此,需要将输入张量的形状修改为符合要求的形状。
如果你的输入张量只有一个值,那么可以使用 `torch.unsqueeze()` 函数将其形状修改为 3D,如下所示:
```python
import torch
input_tensor = torch.Tensor([1.0])
conv_layer = torch.nn.Conv2d(1, 1, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
output_tensor = conv_layer(input_tensor.unsqueeze(0).unsqueeze(0))
```
其中,`unsqueeze(0)` 将张量的第一个维度扩展为 1,`unsqueeze(0)` 再次将张量的第一个维度扩展为 1,最终得到形状为 [1, 1, 1] 的 3D 张量。这个张量可以作为 `torch.nn.Conv2d` 的输入张量。
如果你的输入张量有多个值,那么需要将其形状修改为 4D,如下所示:
```python
import torch
input_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224)
conv_layer = torch.nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
output_tensor = conv_layer(input_tensor)
```
其中,`input_tensor` 的形状是 [1, 3, 224, 224],这是一个 4D 张量,表示批处理大小为 1,通道数为 3,高度为 224,宽度为 224 的张量。在这个例子中,`torch.nn.Conv2d` 的输入张量是 `input_tensor`,不需要进行形状修改。