修改卷积层的输入通道数
时间: 2023-10-10 21:08:43 浏览: 162
pytorch 实现在预训练模型的 input上增减通道
修改卷积层的输入通道数可以通过修改卷积层的 `in_channels` 参数来实现。例如,如果你想将卷积层的输入通道数从 256 修改为 2,你可以按照以下方式修改卷积层的定义:
```
import torch.nn as nn
# 原始定义
conv = nn.Conv2d(in_channels=256, out_channels=64, kernel_size=3)
# 修改后的定义
conv = nn.Conv2d(in_channels=2, out_channels=64, kernel_size=3)
```
在上面的代码中,我们将卷积层的输入通道数从 256 修改为 2。这个修改可以让卷积层的输入大小与其输入通道数相匹配,从而避免了出现 `RuntimeError: running_mean should contain 2 elements not 256` 的错误。
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