Traceback (most recent call last): File "D:\python\new\main.py", line 188, in <module> trained_model, history, best_epoch = train_and_validate(model, loss_func, optimizer, num_epochs) File "D:\python\new\main.py", line 133, in train_and_validate outputs = model(inputs) File "D:\python\Anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\python\new\modelnew.py", line 103, in forward out = self.layer2(out) File "D:\python\Anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\python\Anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\modules\container.py", line 139, in forward input = module(input) File "D:\python\Anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\python\new\modelnew.py", line 41, in forward out = out + shortcut RuntimeError: The size of tensor a (128) must match the size of tensor b (64) at non-singleton dimension 1 进程已结束,退出代码1
时间: 2023-07-21 11:09:31 浏览: 113
linux 下 pip3 报错“ File “/usr/bin/pip3”, line 9, in from pip import mainImportError: canno”处理
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这个错误提示表明张量的大小不匹配。根错误信息,这个问题发生在型的某个位置,具体是在103行的`self.layer2(out)`处。
根据代码和错误信息推测,可能是由于前一个块的输出与当前块的shortcut(或者说残差连接)的大小不匹配导致的。shortcut连接通常是通过1x1卷积层来调整通道数,以使得两个块的输出张量大小一致。
您可以检查一下前一个块的输出张量的通道数和当前块的shortcut连接的通道数是否一致,如果不一致,可以通过添加1x1卷积层或调整网络结构来解决这个问题。
另外,确保在实例化模型时,输入的通道数与第一个块的输入通道数匹配,并且每个块中的层(如卷积层、Batch Normalization层等)都正确配置了输入和输出通道数。
如果问题仍然存在,建议提供更多的代码细节,以便更准确地定位问题所在并提供解决方案。
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