RuntimeError: Given normalized_shape=[16], expected input with shape [*, 16], but got input of size[1, 4096, 8, 32]
时间: 2023-07-02 09:08:13 浏览: 331
这个错误提示表明你期望的输入形状是任意大小的 `* x 16`,但是你的输入形状为 `1 x 4096 x 8 x 32`。这意味着你需要在输入数据的维度上进行一些调整,使其符合期望的形状。
你可以使用 PyTorch 中的函数来调整输入的维度。例如,你可以使用 `view()` 函数来调整维度。假设你的输入张量为 `x`,你可以使用以下代码将其调整为期望的形状:
```
x = x.view(-1, 16)
```
其中 `-1` 表示根据张量的大小自动计算第一个维度的大小。这将把 `x` 调整为任意大小的 `* x 16` 张量。
相关问题
RuntimeError: Given normalized_shape=[64], expected input with shape [*, 64], but got input of size[1, 64, 32, 32]
这个错误通常在使用 PyTorch 中的 BatchNorm 函数时出现。BatchNorm 函数期望输入的形状为 [batch_size, feature_dim],但是你的输入形状是 [1, 64, 32, 32],其中 1 表示 batch_size 为 1,64 表示 feature_dim 为 64,32 和 32 表示输入的图像大小。这个错误可能是因为你没有正确地将输入数据 reshape 成正确的形状。你可以使用 PyTorch 中的 view 函数将输入数据转换为正确的形状,例如:
```
x = x.view(batch_size, feature_dim, -1)
```
其中 -1 表示自动计算缺失的维度大小。你需要将 -1 替换为输入数据的总大小,即 32 x 32。如果你的输入数据是 4D 张量,你需要先使用 permute 函数将维度重新排列,然后再使用 view 函数进行 reshape。
RuntimeError: Expected weight_c.size(1) * n_weight_grps == input_c.size(1) to be true, but got false. (Could this error message be improved? If so, please report an enhancement request to PyTorch.)
这个报错通常出现在使用nn.Conv2d时,输入的通道数与卷积核的通道数不匹配。具体来说,这个错误是因为输入的通道数不能被组数整除,而在分组卷积中,每个组的输入通道数必须是卷积核通道数的整数倍。
解决这个问题的方法是,检查卷积层的输入通道数和卷积核的通道数,确保它们能够整除。可以使用以下方法计算分组卷积的组数:
```python
n_weight_grps = weight.size(0) // input.size(1)
```
然后,可以使用以下代码修改卷积层的定义:
```python
nn.Conv2d(input.size(1), weight.size(0), kernel_size=..., groups=n_weight_grps)
```
这样就可以保证输入通道数能够被组数整除,避免了出现上述错误。
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