python白 训练模型出现错误
RuntimeError: Given groups=1, weight of size [32, 3, 5, 5], expected input[1, 32, 16, 16] to have 3 channels, but got 32 channels instead
但是我输出图片格式显示
print(imgs.shape)
torch.Size([1, 3, 32, 32])
代码如下：
import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.nn import Sequential, Conv2d, MaxPool2d, Flatten, Linear
from torch.utils.data import DataLoader
dataset = torchvision.datasets.CIFAR10("./data",train=False,
transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)
dataloader = DataLoader(dataset,batch_size=1)
class Seq(nn.Module):
def __init__(self):
super(Seq,self).__init__()
self.model = Sequential(
Conv2d(3, 32, 5, padding=2),
MaxPool2d(2),
Conv2d(3, 32, 5, padding=2),
MaxPool2d(2),
Conv2d(3, 32, 5, padding=2),
MaxPool2d(2),
Flatten(),
Linear(1024, 64),
Linear(64, 10)
)
def forward(self,x):
x = self.model(x)
return x
#loss = nn.CrossEntropyLoss()
seq = Seq()
for data in dataloader:
imgs,targets = data
#print(imgs.shape)
output = seq(imgs)
#result = loss(outputs,target)
chatgpt:参考一下，不喜勿喷
在构建Sequential模型时，第2、4、6层的输入通道数应该为32而不是3，因为输入图片是CIFAR-10数据集中的彩色图片，通道数是3。修改代码如下：
class Seq(nn.Module):
def __init__(self):
super(Seq,self).__init__()
self.model = Sequential(
Conv2d(3, 32, 5, padding=2),
MaxPool2d(2),
Conv2d(32, 32, 5, padding=2),
MaxPool2d(2),
Conv2d(32, 32, 5, padding=2),
MaxPool2d(2),
Flatten(),
Linear(1024, 64),
Linear(64, 10)
)
def forward(self,x):
x = self.model(x)
return x
这样修改后，第2、4、6层的输入通道数就是32，与imgs的通道数相匹配了，就不会出现输入输出通道数不匹配的错误了。
这个错误是由于卷积层的输入维度不匹配导致的。具体来说，卷积层的输入应该是一个四维张量，其维度顺序为[batch_size, channel, height, width]，而给定的权重张量的维度为[32, 3, 5, 5]，其中32表示输出通道数，3表示输入通道数，5表示卷积核高度，5表示卷积核宽度。因此，输入张量的通道数应该是3，而不是32。
解决这个问题的方法是检查卷积层的输入张量的维度是否正确，并确保其通道数与卷积核的输入通道数相同。例如，如果使用PyTorch框架，可以使用以下代码检查输入张量的维度：
import torch
# 定义一个随机输入张量
input_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224)
# 定义一个卷积层
conv = torch.nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=32, kernel_size=5)
# 检查输入张量的维度
if input_tensor.dim() != 4:
raise ValueError("Input tensor must have 4 dimensions")
# 检查输入张量的通道数是否与卷积核的输入通道数相同
if input_tensor.size(1) != conv.in_channels:
raise ValueError("Input tensor channel number does not match convolutional layer's input channel number")
# 运行卷积层
output_tensor = conv(input_tensor)
# 检查输出张量的维度是否正确
if output_tensor.dim() != 4:
raise ValueError("Output tensor must have 4 dimensions")
这样可以确保输入张量的维度和通道数正确，并且卷积层可以正常运行。