Python 3.x 运行时错误：大小不匹配，m1:[4 x 3136]，m2:[64 x 5]位于c:\a\w\1\s\tmp\u conda\u 3.7\u 1_Python 3.x_Image Processing_Computer Vision_Pytorch_Resnet

Python 3.x 运行时错误：大小不匹配，m1:[4 x 3136]，m2:[64 x 5]位于c:\a\w\1\s\tmp\u conda\u 3.7\u 1

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Python 3.x 运行时错误：大小不匹配，m1:[4 x 3136]，m2:[64 x 5]位于c:\a\w\1\s\tmp\u conda\u 3.7\u 1,python-3.x,image-processing,computer-vision,pytorch,resnet,Python 3.x,Image Processing,Computer Vision,Pytorch,Resnet,我使用了Python3，当我插入transform random crop size 224时，它给出了未匹配错误我做错了什么？您的代码在以下方面进行了更改：更改了通道的数量，每个“级别”上的瓶颈数量，并完全删除了一个“级别”。因此，layer3末尾的要素地图的维度是not64：您的空间维度比用户预期的要大。您得到的错误消息实际上告诉您，level3的输出是形状64x56x56并且在与内核和STERID 8进行avg池后，您得到了64x7=3136维度特征向量，而不是您期望的64 你能做什么

我使用了Python3，当我插入transform random crop size 224时，它给出了未匹配错误

我做错了什么？

您的代码在以下方面进行了更改：更改了通道的数量，每个“级别”上的瓶颈数量，并完全删除了一个“级别”。因此，

layer3

末尾的要素地图的维度是not64：您的空间维度比用户预期的要大。您得到的错误消息实际上告诉您，

level3

的输出是形状

并且在与内核和STERID 8进行avg池后，您得到了

维度特征向量，而不是您期望的64

你能做什么？
与“标准”resnet不同，您从

conv1

中删除了跨步，并且

conv1

之后没有最大池。此外，您还删除了同样具有跨步的

layer4

。因此，您可以将池添加到网络中，以减少

layer3

的空间维度

或者，您可以将

nn.AvgPool（8）

替换为仅输出一个特征的avg池，而不考虑输入特征地图的空间尺寸。

您的代码在以下方面进行了更改：您更改了通道的数量、每个“级别”的瓶颈数量，并完全删除了一个“级别”。因此，

layer3