RuntimeError: Given input size: (256x2x2). Calculated output size: (256x0x0). Output size is too small
时间: 2024-03-31 09:32:03 浏览: 358
这个错误提示表示输入张量的尺寸是(256x2x2),但是经过计算得到的输出张量的尺寸是(256x0x0),输出尺寸太小了。这通常是由于网络中某一层的配置不正确导致的。有可能是池化层的配置不正确,导致输出张量的尺寸过小。你可以检查一下网络的配置,看看是否有配置错误的地方。此外,还可以增加一些打印语句,输出每一层的输入和输出尺寸,帮助你找到问题所在。
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运行之前你构建AlexNet的网络结构,出现RuntimeError: Given input size: (192x2x2). Calculated output size: (192x0x0). Output size is too small,怎么解决
这个错误通常是由于在网络中包含了池化层,导致输出的尺寸过小,无法与后续的层进行连接。解决方法有两种:
1.减小池化层的步长或者减小池化核的大小,这样可以保证输出的尺寸不会过小。
2.增加输入图像的大小,使其能够适应网络的输入尺寸。可以通过在输入数据预处理阶段对图像进行缩放或裁剪等操作,使其符合网络输入的要求。
需要注意的是,AlexNet的输入尺寸为224x224,如果你的输入尺寸不是这个大小,就需要对网络进行相应的修改。
RuntimeError: Given input size: (192x1x1). Calculated output size: (192x0x0). Output size is too small
这个错误通常是由于输入数据的尺寸不正确或者模型的结构出现了问题导致的。具体的解决方法需要根据你使用的深度学习框架和模型结构来进行分析。一般来说,你可以尝试检查输入数据的维度和格式是否与模型要求相符,以及检查模型的层数、参数数量等是否正确。另外,也可以考虑使用其他的调试工具来帮助你找出问题所在,比如 PyTorch 的调试工具或者 TensorFlow 的 TensorBoard 等。
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