Given groups=1, weight of size [1, 32, 1, 1], expected input[64, 64, 32, 32] to have 32 channels, but got 64 channels instead
时间: 2024-04-28 13:24:16 浏览: 25
这个错误通常出现在使用卷积神经网络中,其中groups参数设置为1,该参数定义了卷积层的输入和输出通道的分组数。在这种情况下,错误提示意味着您的模型期望输入张量应该有32个通道,但实际上输入张量有64个通道。
这可能是由于您在模型定义中出现了错误,例如在输入层或之前的某个层中将输入张量的通道数量设置为64。您可以尝试检查模型定义,确保输入层或之前的层的输出张量通道数为32。
相关问题
上述代码Given groups=1, weight of size [32, 1, 3], expected input[64, 25, 1] to have 1 channels, but got 25 channels instead咋修改
这个错误提示是由于输入的数据通道数(channel)与模型定义的输入通道数不一致导致的。可以通过修改输入数据的shape来解决这个问题。具体来说,如果你想保持输入数据的第一维(batch size)不变,但是想将通道数从25改为1,可以使用以下代码:
```python
import torch
# 假设原来输入数据的shape是 [64, 25, 1]
input_data = torch.randn((64, 25, 1))
# 将第二维和第三维的大小交换,并将第二维的大小设置为1
input_data = input_data.permute(0, 2, 1).contiguous()
input_data = input_data.view(input_data.shape[0], 1, input_data.shape[2])
# 现在输入数据的shape是 [64, 1, 25]
```
这样,你就可以将输入数据的通道数改为1,然后再输入到模型中。
RuntimeError: Given groups=1, weight of size [32, 64, 3, 3], expected input[1, 1, 2, 2] to have 64 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输入通道数不匹配导致的。在你的情况下,你正在尝试使用一个包含 64 个输入通道的卷积层,但是你的输入数据只有 1 个通道。
要解决这个问题,你需要确保你的输入数据的通道数和卷积层的输入通道数匹配。你可以通过使用 nn.Conv2d() 中的 in_channels 参数来指定输入通道数。例如,如果你的输入数据是灰度图像,你可以将 in_channels 设置为 1。具体代码如下:
```
import torch.nn as nn
# 定义卷积层
conv = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
# 生成随机输入数据
input_data = torch.randn(1, 1, 2, 2)
# 进行前向传播
output_data = conv(input_data)
```
请注意,这只是一个例子,你需要根据你的具体情况进行相应的调整。