Expected 3D (unbatched) or 4D (batched) input to conv_transpose2d, but got input of size: [1, 1, 28, 28, 1, 1]
时间: 2023-10-13 15:05:18 浏览: 79
这个错误信息是由于您输入的张量维度不符合 `conv_transpose2d` 的要求导致的。`conv_transpose2d` 函数需要的输入张量维度是 3D(非批量)或 4D(批量),而您输入的张量维度是 6D。
请检查您的输入张量的维度是否正确,或者尝试使用 `torch.squeeze()` 函数将张量的冗余维度去掉,使其变成 3D 或 4D 张量,然后再输入到 `conv_transpose2d` 函数中。
相关问题
RuntimeError: Expected 3D (unbatched) or 4D (batched) input to conv_transpose2d, but got input of size: [64, 256]
这个错误通常发生在使用torch.nn.ConvTranspose2d时,输入的张量维度不符合要求。
torch.nn.ConvTranspose2d期望输入的张量维度为3D(未批处理)或4D(批处理),其中3D张量的形状为[batch_size, channels, width],4D张量的形状为[batch_size, channels, height, width]。
根据你提供的错误信息,输入张量的形状为[64, 256],这是一个2D的张量,因此可以尝试使用torch.unsqueeze()函数将其转换为3D或4D张量,例如:
```
import torch
x = torch.randn(64, 256)
x = torch.unsqueeze(x, 2) # 转换为3D张量,形状为[64, 256, 1]
conv_transpose = torch.nn.ConvTranspose2d(256, 128, kernel_size=3, stride=2, padding=1)
output = conv_transpose(x)
```
在这个例子中,使用torch.unsqueeze()将输入张量x从形状[64, 256]转换为形状[64, 256, 1],然后使用torch.nn.ConvTranspose2d对其进行处理。
Expected 3D (unbatched) or 4D (batched) input to conv2d, but got input of size: [12288]
这个错误通常是由于输入数据的形状不正确导致的。在使用 conv2d 函数时,输入数据应该是一个 3D 张量(即没有 batch 维度的 3D 张量)或者是一个 4D 张量(即带有 batch 维度的 3D 张量),而你传递的数据的形状是 [12288],这是一个 1D 张量,不符合 conv2d 函数的要求。
你需要检查一下输入数据的形状,并且将其转换为 3D 或者 4D 张量。具体的转换方式取决于你的数据格式和你的模型结构,但一般来说,可以使用 reshape 函数来将其转换为正确的形状。例如,如果你的数据是一个 2D 图像,形状为 [height, width],则可以使用 reshape 函数将其转换为一个 3D 张量,形状为 [1, height, width],然后再将其传递给 conv2d 函数。