RuntimeError: Given groups=1, weight of size [20, 10, 5, 5], expected input[64, 1, 28, 28] to have 10 channels, but got 1 channels instead

这个错误通常是由于输入数据的通道数与卷积层的权重矩阵的通道数不匹配引起的。在这个例子中，输入数据的通道数是1，但是卷积层的权重矩阵的通道数是10。您需要确保输入数据的通道数匹配卷积层的权重矩阵的通道数。您可以使用torch.nn.Conv2d()函数中的参数来指定输入数据的通道数和卷积层的权重矩阵的通道数。

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RuntimeError: Given groups=1, weight of size [10, 4, 5], expected input[64, 5, 4] to have 4 channels, but got 5 channels instead

根据错误信息，您的卷积层的权重形状为 `[10, 4, 5]`，其中 `4` 表示输入张量的通道数，但是输入张量的形状为 `[64, 5, 4]`，其中通道数为 `5`。因此，您需要将卷积层的权重形状调整为 `[10, 5, 4]` 才能与输入张量的形状相匹配。例如，您可以使用以下代码将卷积层的权重进行转置：

conv_weight = conv_weight.transpose(0, 1)

其中，`conv_weight` 是卷积层的权重张量，`transpose(0, 1)` 表示将张量的第 0 维和第 1 维进行转置，即将 `4` 和 `5` 交换位置，从而得到形状为 `[10, 5, 4]` 的张量。

注意，这里的权重转置操作会影响卷积层的计算结果。因此，在进行权重转置操作之前，请确保您的模型需要进行这样的操作，并在计算结束后，将权重张量恢复为原始形状。

RuntimeError: Given groups=1, weight of size 64 320 3 3, expected input[1, 8, 4096, 4096] to have 320 channels, but got 8 channels instead

这个错误通常是由于输入数据的维度与模型期望的维度不匹配导致的。在你的情况下，你正在运行一个卷积神经网络（CNN），该网络期望输入具有320个通道，但实际上输入只有8个通道。

你可以尝试检查输入数据的形状是否正确，并确保它与模型期望的形状匹配。如果你的输入数据确实只有8个通道，你可以尝试更改模型的输入层，以便它可以接受具有8个通道的输入数据。