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python - 给定组=1，大小为 16 16 3 3 的权重，预期输入 [16、64、222、222] 有 16 个通道，但有 64 个通道？

问题描述

我尝试在 Pytorch 中运行以下程序来解决图像分类问题。我是 PyTorch 的新手，我不知道代码有什么问题。我尝试重塑图像但没有帮助。我正在使用 Cuda 运行此代码。我有大约 750 个班级和 10-20 张图片。我的数据集是一个基准数据集，每个图像的大小为 60*160。

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.ConvLayer1 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 64, 3), # inp (3, 512, 512) changes doing here original (3, 64, 3)
            nn.Conv2d(8, 16, 3), # original (8,16,3)
            nn.MaxPool2d(2),
            nn.ReLU() # op (16, 256, 256)
        )
        self.ConvLayer2 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(16, 32, 5), # inp (16, 256, 256)
            nn.Conv2d(32, 32, 3),
            nn.MaxPool2d(4),
            nn.ReLU() # op (32, 64, 64)
        )
        self.ConvLayer3 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(32, 64, 3), # inp (32, 64, 64) original (32,64,3)
            nn.Conv2d(64, 64, 5),
            nn.MaxPool2d(2),
            nn.ReLU() # op (64, 32, 32)
        )
        self.ConvLayer4 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(64, 128, 5), # inp (64, 32, 32)
            nn.Conv2d(128, 128, 3),
            nn.MaxPool2d(2),
            nn.ReLU() # op (128, 16, 16)
        )
        self.Lin1 = nn.Linear(15488, 15)
        self.Lin2 = nn.Linear(1500, 150)
        self.Lin3 = nn.Linear(150, 15)


    def forward(self, x):
        x = self.ConvLayer1(x)
        x = self.ConvLayer2(x)
        x = self.ConvLayer3(x)
        x = self.ConvLayer4(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.Lin1(x)


        return F.log_softmax(x, dim = 1)
'''

'''
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.0001, momentum=0.5)
for epoch in tqdm(range(2)):  # loop over the dataset multiple times

    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(dataloaders['train']):
        # get the inputs; data is a list of [inputs, labels]
        inputs, class_names = data
        # zero the parameter gradients
        optimizer.zero_grad()

        # forward + backward + optimize
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, class_names)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        # print statistics
        running_loss += loss.item()
       # if i % 10 == 0:    # print every 10 mini-batches
        #    print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
         #         (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
          #  running_loss = 0.0
    break
print('Finished Training')

收到此错误，我不知道在哪里进行更改。 给定组=1，大小为 16 16 3 3 的权重，预期输入 [16,64,222,222] 有 16 个通道，但得到了 64 个通道。

标签： pythonclassificationpytorchmulticlass-classification

解决方案

一个卷积层的输出通道数需要与下一个卷积层的输入通道数相匹配。假设你有nn.Conv(3, 64, 3)那么下一个 conv 层需要开始nn.Conv(64, ...。现在的问题是您正在尝试将 64 通道结果传递到您定义为期望 8 通道输入的 conv 层。

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