Given groups=1, weight of size [32, 8, 1, 1], expected input[1, 1, 1, 32] to have 8 channels, but got 1 channels instead
时间: 2023-07-02 07:17:13 浏览: 1236
这个错误通常出现在使用卷积神经网络(CNN)时,是由于输入数据的维度不匹配所导致的。这个错误提示的意思是,期望输入数据的维度为 [1, 1, 1, 32],其中 32 表示输入数据的通道数为 32,但实际上输入数据的通道数为 1,与期望的不符。
出现这种错误的原因可能是在网络的前面出现了维度不匹配的情况,导致后面的卷积操作无法正确地处理输入数据。可以检查一下网络的输入和输出维度是否正确,以及网络中间层的维度是否与前一层的输出维度相匹配。
此外,还有可能是数据预处理的问题,例如将输入数据的通道数弄错了。可以检查一下数据预处理的代码,确认输入数据的维度是否正确。
相关问题
Given groups=1, weight of size [8, 8, 1, 1], expected input[1, 256, 32, 1] to have 8 channels, but got 256 channels instead
这是一个关于 PyTorch 的错误信息,它告诉你输入的张量尺寸不匹配。根据错误信息,你期望输入张量的尺寸为 [1, 256, 32, 1],但是却得到了 256 个通道,而不是期望的 8 个通道。这个错误通常是由于使用了错误的卷积层参数导致的。具体来说,这个错误信息表明你可能使用了一个输出通道数为 8 的卷积层,但是输入张量的通道数为 256,导致维度不匹配。你可以检查一下你的卷积层参数是否正确,特别是输出通道数是否正确。
Given groups=1, weight of size [16, 1, 3], expected input[1, 8, 1] to have 1 channels, but got 8 channels instead
这个错误提示表示你在使用 PyTorch 中的卷积层时,输入的通道数和卷积核的通道数不匹配。
在这个例子中,你使用了一个卷积核大小为 [16, 1, 3] 的卷积层,并且设置了 groups=1。这里的 groups 参数表示分组卷积的组数,如果设置为 1 则表示不进行分组卷积。
而你的输入数据的大小为 [1, 8, 1],其中第二个维度的大小为 8,即输入数据有 8 个通道。由于卷积核的通道数为 1,与输入数据的通道数不匹配,因此会报错。
解决方法是调整卷积核的通道数,使其与输入数据的通道数一致。如果你想要使用该卷积核进行分组卷积,则需要将 groups 参数设置为 8,这样每个通道的输入数据就会分别与卷积核的第二个维度(即通道维度)进行卷积,最终得到的输出数据将会拼接而成。
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