RuntimeError: Expected 3-dimensional input for 3-dimensional weight [32, 32, 1], but got 4-dimensional input of size [20, 32, 109, 109] instead
时间: 2024-03-20 11:04:25 浏览: 29
这个错误表明你正在尝试使用一个 3 维权重矩阵 [32, 32, 1],但是你将一个大小为 [20, 32, 109, 109] 的 4 维张量作为输入。因此,网络无法使用这些数据进行计算。
这通常是因为你的输入数据的形状不正确,或者你的网络结构与输入数据的形状不兼容所导致的。你可以检查一下你的代码,确保输入数据的形状正确,并且网络结构与输入数据的形状兼容。如果你确定输入数据的形状正确,并且网络结构与输入数据的形状兼容,那么你可能需要检查一下你的网络结构和权重矩阵是否正确初始化。
相关问题
RuntimeError: Expected 4-dimensional input for 4-dimensional weight 64 3, but got 2-dimensional input of size [224, 224] instead
这个错误通常发生在使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)时。它的意思是你在使用一个二维的输入(如图像),而你的卷积层期望得到一个四维的输入,其中包含批次大小(batch size)、通道数(channel)、图像高度(height)和图像宽度(width)。因此,你需要将你的输入重新整形成四维的张量,以便它可以被传递到你的卷积层中。
例如,在PyTorch中,你可以使用 `.unsqueeze()` 方法来将二维张量的维度扩展一维,以便它可以被传递到卷积层中。例如,如果你的输入张量是 `input_tensor`,你可以使用以下代码将其转换为四维张量:
```
import torch
# 假设 input_tensor 是一个 224x224 的二维张量
input_tensor = torch.randn(224, 224)
# 将 input_tensor 转换成 1x1x224x224 的四维张量
input_tensor = input_tensor.unsqueeze(0).unsqueeze(0)
```
这将创建一个包含单个输入样本的批次(batch),并将其包装在一个额外的维度中,以匹配卷积层的期望输入形状。
RuntimeError: Expected 3-dimensional input for 3-dimensional weight [64, 1, 3], but got 2-dimensional input of size [32, 124] instead
这个错误是因为神经网络的输入维度不匹配导致的。神经网络中的某个层的权重需要一个3维的输入(如[64, 1, 3]),但是网络接收到了一个维度为[32, 124]的2维输入,导致维度不匹配,无法进行计算。为了解决这个问题,需要保证输入数据的维度和神经网络的期望输入维度匹配。您可以检查训练数据的维度是否正确,或者检查构建神经网络时的参数是否正确设置。