self.classifier = nn.SequentialCell( nn.Dropout(0.5), nn.Dense(512 * 7 * 7, 2048), nn.ReLU(), nn.Dropout(0.5), nn.Dense(2048, 2048), nn.ReLU()， nn.Conv2d(in_channels=2048, out_channels=2048, kernel_size=1,padding=0,has_bias=True, bias_init='zeros') ) 上述代码报错 ValueError: For primitive[Conv2D], the x shape size must be equal to 4, but got 2. 原因是什么

这个错误是因为 `Conv2d` 要求输入张量必须是 4 维的，而你的输入张量只有 2 维。也就是说，你需要将输入张量的形状从 (batch_size, num_features) 转换为 (batch_size, num_channels, height, width)。你可以使用 `reshape` 函数将输入张量的形状转换为 4 维，然后再传递给 `Conv2d`。