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def __init__(self):
super().__init__()
self.conv = nn.Sequential(
nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=5, stride=2, bias=False),
nn.BatchNorm2d(64),
nn.ReLU(),
nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=2, bias=False),
nn.BatchNorm2d(64),
nn.ReLU(),
nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=2, bias=False),
nn.BatchNorm2d(64),
)
我该如何处理这个错误?我认为错误出在 self.fc 上,但我不能说如何修复它。
最佳答案
self.conv(x)
的输出形状torch.Size([32, 64, 2, 2])
:32*64*2*2= 8192
(这相当于( self.conv_out_size
)。全连接层的输入需要一个单维向量,即您需要在传递到前向函数中的全连接层之前将其展平。
IE。
class Network():
...
def foward():
...
conv_out = self.conv(x)
print(conv_out.shape)
conv_out = conv_out.view(-1, 32*64*2*2)
print(conv_out.shape)
x = self.fc(conv_out)
return x
输出
torch.Size([32, 64, 2, 2])
torch.Size([1, 8192])
self._get_conv_out
功能不对。
def _get_conv_out(self, shape):
output = self.conv(torch.zeros(1, *shape)) # not (32, *size)
return int(numpy.prod(output.size()))
然后,在前传中,您可以使用
conv_out = self.conv(x)
# flatten the output of conv layers
conv_out = conv_out.view(conv_out.size(0), -1)
x = self.fc(conv_out)
对于
(32, 1, 110, 110)
的输入,输出应该是
torch.Size([32, 2])
.
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