RuntimeError: Given groups=1,, weight of size [32, 3, 5, 5]

Question

出现以下错误

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

但是我打印图片类型输出，应该不会出错

torch.Size([1, 3, 32, 32])

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.module1 = 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.module1(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)

Answer 1

以下内容部分参考ChatGPT模型：

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这个错误提示是因为卷积层的权重参数和输入数据的维度不匹配导致的。具体来说，权重参数的维度应该是 [输出通道数，输入通道数，卷积核高度，卷积核宽度]，而输入数据的维度应该是 [batch_size, 输入通道数, 图像高度, 图像宽度]。在这个错误中，权重参数的维度是 [32, 3, 5, 5]，意味着这个卷积层有32个输出通道、3个输入通道（也就是RGB三个通道）、卷积核大小为5x5。而输入数据的维度是 [1, 32, 16, 16]，意味着这个卷积层的batch size是1，输入通道数是32，图像大小是16x16。

要解决这个问题，可以检查模型的定义和输入数据的维度是否匹配。如果模型定义中的卷积层权重参数和输入数据的维度不匹配，可以修改模型定义，使它们匹配。例如，如果输入数据的维度是 [batch_size, 图像高度, 图像宽度, 输入通道数]，可以使用tensorflow中的tf.transpose函数将输入数据的维度转置为 [batch_size, 输入通道数, 图像高度, 图像宽度]。

示例代码：

# 定义模型
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv2D

model = tf.keras.Sequential([
    Conv2D(32, (5, 5), input_shape=(16, 16, 3))
])

# 准备输入数据
import numpy as np

input_data = np.random.rand(1, 16, 16, 32)

# 检查模型定义和输入数据的维度是否匹配
print(model.summary())
print(input_data.shape)

# 修改输入数据的维度
input_data = np.transpose(input_data, (0, 3, 1, 2))

# 检查修改后的输入数据的维度是否匹配
print(input_data.shape)

# 使用模型进行推理
output = model.predict(input_data)

# 打印输出数据的维度
print(output.shape)

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