return F.conv2d(input, weight, self.bias, self.stride, RuntimeError: Given groups=1, weight of size [64, 3, 3, 3], expected input[16, 1, 50, 50] to have 3 channels, but got 1 channels instead

这个错误提示的意思是你传入了一个输入数据的张量，它的形状是 [16, 1, 50, 50]，即 batch_size=16，通道数为 1，高和宽分别为 50，但是你传入的卷积核的形状是 [64, 3, 3, 3]，即输出通道数为 64，输入通道数为 3，卷积核的高和宽分别为 3，这就要求输入数据的通道数必须为 3，而你传入的数据通道数只有 1，因此出现了这个错误。

解决方法是将输入数据的通道数改为 3，可以通过在输入数据的张量前加一个维度，然后将该维度复制 3 次来实现，也可以使用 `torch.nn.Conv2d` 中的 `in_channels` 参数来指定输入通道数。

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return F.conv2d(input, weight, bias, self.stride, RuntimeError: Given groups=1, weight of size [8, 10, 1, 3], expected input[10, 8, 12, 10] to have 10 channels, but got 8 channels instead

这个错误通常发生在卷积神经网络中，它表明输入张量的通道数与卷积层期望的通道数不匹配。在你的情况下，你正在尝试使用一个具有8个输入通道的10x8x12x10的张量来执行一个具有10个输入通道的卷积操作，因此出现了这个错误。

解决这个问题的方法是确保输入张量的通道数与卷积层期望的通道数相匹配。你可以通过在卷积层中设置正确的输入通道数来解决这个问题，或者确保输入张量的通道数与卷积层期望的通道数相匹配。

return F.conv2d(input, weight, bias, self.stride, RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR

这个错误通常是由于深度学习框架与cuDNN库之间的兼容性问题引起的。可能的解决方法有：

1. 检查你的深度学习框架和cuDNN库的版本是否兼容。确保使用的深度学习框架版本与安装的cuDNN库版本相匹配。你可以查看深度学习框架的文档或官方网站来获取版本兼容性信息。

2. 尝试更新cuDNN库。你可以从NVIDIA的官方网站下载并安装最新版本的cuDNN库。

3. 如果你在运行代码之前修改了深度学习框架或其他相关软件的配置，请确保修改正确并且没有破坏原有配置。

4. 检查你的GPU驱动程序是否是最新版本。更新GPU驱动程序可能有助于解决一些与cuDNN相关的问题。

如果以上方法都无法解决问题，你可能需要进一步调查错误的具体原因，并查看相关文档、报错信息或日志以获取更多信息。