Runtime Error：尺寸不匹配

问题遇到的现象和发生背景

RuntimeError: Given groups=1, weight of size [16, 64, 3, 3], expected input[32, 512, 38, 38] to have 64 channels, but got 512 channels instead
SSD跑自制数据集，单类，黑白图片

问题相关代码，请勿粘贴截图

def _conv_forward(self, input: Tensor, weight: Tensor, bias: Optional[Tensor]):
    if self.padding_mode != 'zeros':
        return F.conv2d(F.pad(input, self._reversed_padding_repeated_twice, mode=self.padding_mode),
                        weight, bias, self.stride,
                        _pair(0), self.dilation, self.groups)
    return F.conv2d(input, weight, bias, self.stride,
                    self.padding, self.dilation, self.groups)

运行结果及报错内容

File "C:\Users\huayuan001.conda\envs\pyqxr\lib\site-packages\torch\nn\modules\conv.py", line 396, in _conv_forward
self.padding, self.dilation, self.groups)
RuntimeError: Given groups=1, weight of size [16, 64, 3, 3], expected input[16, 512, 38, 38] to have 64 channels, but got 512 channels instead

我的解答思路和尝试过的方法

解决方法1：使用debug找到通道不匹配的地方进行修改
解决方法2：是不是黑白图片通道数和voc数据集彩色图片通道数不一样

我想要达到的结果

解决此错误

维度不匹配。
他希望你该层的输入为[32, 512, 38, 38]，32位batch size，512为通道数，后面两位是H和W，但是你的卷积之后的通道数在该层只有64通道，16 batch size，h和w只有3，这就是通道数匹配不上