max_pool2D报错，到第五层的时候输出变成0了
in _max_pool2d
return torch.max_pool2d(input, kernel_size, stride, padding, dilation, ceil_mode)
RuntimeError: Given input size: (512x2x1). Calculated output size: (512x1x0). Output size is too small
def forward(self, X):
h_relu1 = self.slice1(X)
h_relu2 = self.slice2(h_relu1)
h_relu3 = self.slice3(h_relu2)
h_relu4 = self.slice4(h_relu3)
h_relu5 = self.slice5(h_relu4)
out = [h_relu1, h_relu2, h_relu3, h_relu4, h_relu5]
return out
在执行到h_relu5的时候报错
RuntimeError: Given input size: (512x2x1). Calculated output size: (512x1x0). Output size is too small
其中
h_relu1是tensor4,64,16,12
h_relu2是tensor4,128,8,6
h_relu3是tensor4,256,4,3
h_relu4是tensor4,512,2,1
self.slice5
Sequential(
(21): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
(22): ReLU(inplace=True)
(23): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
(24): ReLU(inplace=True)
(25): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
(26): ReLU(inplace=True)
(27): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
(28): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
(29): ReLU(inplace=True)
)
这个 问题需要怎么处理？
- 这篇文章讲的很详细，请看：Maxpool2d参数解释（）
- 除此之外, 这篇博客: 【深度学习笔记（六）】之卷积神经网络中的反向传播中的 （一）Max pooling 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
前向传播：求所有值的最大值
反向传播：最大值不变，其他值为0如：
前向：[1, 3; 2, 2] -> [3]反向：[3] -> [0, 3; 0 0]
根据提供的代码和错误信息，我注意到问题可能出现在self.slice5中的MaxPool2d层。
建议：
请检查MaxPool2d层的参数设置，确保以下几点：
1、池化操作的窗口大小是否正确设置？请确保kernel_size参数适当，以便正确对输入进行最大池化操作。
2、步长（stride）和填充（padding）设置是否正确？请确保这些参数与网络的其余部分相匹配，以避免输出大小不正确的情况。
3、膨胀（dilation）设置是否正确？如果输入数据对齐要求不高，可以尝试调整膨胀参数，以避免输出大小不正确的问题。
4、ceil_mode参数是否正确设置？这个参数控制是否对池化操作的输出进行向上取整。请确保它与网络结构和其他操作相匹配。
可能是由于你的输入尺寸太小，导致经过多次池化层后，输出尺寸变成了0吧
参考官方的参数说明和输出尺寸的计算公式 https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.MaxPool2d.html
基于new bing部分指引作答：
根据您提供的信息，您的模型中使用了MaxPool2d层，并且在第五层之后出现了错误。错误信息显示输出大小为(512x1x0)，这是因为输入大小为(512x2x1)，而计算得到的输出大小不合适。
这个问题可能是由于输入大小不足以执行池化操作导致的。您可以尝试以下解决方案来解决这个问题：
1、检查输入大小：确保输入张量的大小在传递给MaxPool2d之前是正确的。您可以使用print语句或torch.Size属性来检查每一层的输入大小，以确保它们与您的期望相符。
2、检查池化层参数：检查使用MaxPool2d的池化层的参数，包括kernel_size、stride和padding等。确保这些参数的值与您的输入大小兼容，并且不会导致输出大小为零。
3、调整输入大小：如果您确定输入大小正确，但仍然出现问题，您可以尝试调整输入张量的大小，使其满足池化层的要求。可以使用torch.nn.functional.interpolate函数或其他适当的方法来调整张量的大小。
您可以修改模型的定义，调整第五层之后的池化层的参数或输入大小。下面是一个可能的修改示例：
import torch
import torch.nn as nn
class YourModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(YourModel, self).__init__()
# ... 其他层的定义 ...
self.slice5 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True)
)
def forward(self, X):
h_relu1 = self.slice1(X)
h_relu2 = self.slice2(h_relu1)
h_relu3 = self.slice3(h_relu2)
h_relu4 = self.slice4(h_relu3)
h_relu5 = self.slice5(h_relu4)
out = [h_relu1, h_relu2, h_relu3, h_relu4, h_relu5]
return out
model = YourModel()
在这个修改后的代码中，我移除了第五层的池化层(MaxPool2d)，并将其替换为一个卷积层(Conv2d)，这样可以保持输出的尺寸与输入一致。
这只是一个示例修改，具体的修改方式可能需要根据您的模型架构和需求进行调整。您可能还需要进一步修改其他层的参数或添加其他层，以便适应您的模型结构和任务要求。
这些解决方案只是一些常见的调试步骤，具体的解决方法可能因您的模型和数据而异。通过检查输入大小、池化层参数以及适当调整输入大小，您应该能够解决这个问题。
来自GPT的回答：
根据您提供的信息，报错信息表明在执行self.slice5的时候，MaxPool2d操作导致输出大小变为(512x1x0)，从而引发了错误。
出现这个问题的原因可能是输入的尺寸在经过MaxPool2d时变得太小，无法满足指定的池化操作。您可以尝试以下几种解决方法：
检查输入尺寸：确保输入的尺寸在经过MaxPool2d之前具有足够的大小。检查之前的层（如Conv2d）的输出尺寸是否正确，并确保其与MaxPool2d的输入尺寸匹配。
调整池化参数：考虑调整MaxPool2d的参数，例如调整kernel_size、stride或padding等。根据您的数据和网络架构，适当调整这些参数可以确保输出尺寸满足您的需求。
减少网络层数或特征图的通道数：如果输入尺寸在经过多层卷积和池化后变得过小，可能需要减少网络的层数或特征图的通道数，以确保输出尺寸能够满足后续操作的要求。
请注意，以上解决方法仅提供一般的指导，具体的调整和修改可能需要根据您的网络架构、数据和需求进行适当的调整。同时，建议您检查其他部分的代码，确保网络的前几层都正确地计算输出尺寸，并与后续层的输入尺寸匹配。
这个报错是因为使用了MaxPool2d操作，在第五层网络运行时，输入的大小变为了(512x2x1)，但是经过计算，输出的大小变为了(512x1x0)，这个输出的尺寸太小了。
在代码中，通过前向传播函数forward，来构建神经网络模型。在第五层之前，有一系列的卷积和ReLU激活函数操作。而第五层self.slice5是由卷积层、ReLU激活函数和MaxPool2d池化层组成的。
从错误信息中可以看到，当前输入的大小为(512x2x1)，而经过第五层的MaxPool2d操作后，输出的大小变为(512x1x0)，此时输出尺寸为0，太小了，导致了报错。
可能的原因是在第五层的MaxPool2d操作中，设置的池化核大小(kernel_size)、步长(stride)或填充(padding)参数导致了输出的尺寸为0。你可以检查一下这些参数的设置是否正确，以保证输出的大小不会变为0。
另外，为了更好地帮助你解决这个问题，还需要了解更多关于网络结构和代码的细节。希望以上解释对你有所帮助！如果有任何进一步的问题，请随时提问。
根据您提供的信息，出现错误是因为在第五层的最大池化操作（MaxPool2d）中，输出的尺寸变为了零，导致运行时错误。这通常是由于输入尺寸不符合最大池化操作的要求造成的。
在您的代码中，您可以尝试进行以下步骤来解决这个问题：
检查输入尺寸：
确保在输入到第五层之前的所有层中，输出的尺寸是正确的，并与预期的一致。您可以打印每个中间层的输出尺寸，以确保它们与您期望的一致。调整最大池化参数：
如果输入尺寸不符合最大池化操作的要求，您可以尝试调整最大池化层的参数，如 kernel_size、stride 和 padding，以确保输出尺寸不会变为零。您可以根据您的数据和网络结构适当调整这些参数，使其适应您的输入尺寸。检查数据预处理：
如果问题仍然存在，您可以检查您的数据预处理过程，确保在输入到网络之前，数据的尺寸和格式是正确的。特别是在使用卷积层和池化层之前，确保输入数据的维度和范围是正确的。检查网络结构：
最后，您还可以检查您的网络结构，确保在第五层之前的所有层中，输出尺寸是正确的，并且每个层的参数设置是合理的。确保每个卷积层和池化层的输入和输出尺寸是匹配的。
通过逐步检查和调整这些方面，您应该能够解决出现输出尺寸为零的问题。如果问题仍然存在，请提供更多的代码和数据细节，以便更详细地分析和帮助解决问题。
输入不对，512x2x1，一次池化就不行了吧，应该512x512才对，然后加个通道和batch维度
【PyTorch】nn.MaxPool2d函数详解
可以参考下
https://blog.csdn.net/See_Star/article/details/127565842
模型输入层级、池化层级的问题。根据错误删除掉一两层池化层即可解决问题。
或者你参考下同样的问题的其它解决方案：
pytorch自己收集的数据模型训练遇到的几个问题：https://blog.csdn.net/sslc_/article/details/126417419
pytorch mnist vgg16 错误记录：https://blog.csdn.net/wolanx/article/details/124599294