Python 通过Pytork转换EMNIST数据时出错

我试图通过使用Pytork来训练我的EMNIST预测模型。 编辑：-这是colab针对该问题的链接

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(28, 64, (5, 5), padding=2)
        self.conv1_bn = nn.BatchNorm2d(64)
        self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, 2, padding=2)
        self.fc1 = nn.Linear(2048, 1024)
        self.dropout = nn.Dropout(0.3)
        self.fc2 = nn.Linear(1024, 512)
        self.bn = nn.BatchNorm1d(1)
        self.fc3 = nn.Linear(512, 128)
        self.fc4 = nn.Linear(128, 47)
    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.conv1(x))
        x = F.max_pool2d(x, 2, 2)
        x = self.conv1_bn(x)
        x = F.relu(self.conv2(x))
        x = F.max_pool2d(x, 2, 2)
        x = x.view(-1, 2048)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.dropout(x)
        x = self.fc2(x)
        x = x.view(-1, 1, 512)
        x = self.bn(x)
        x = x.view(-1, 512)
        x = self.fc3(x)
        x = self.fc4(x)
        return F.log_softmax(x, dim=1)
        return x

每当我训练我的模型时，我都会遇到如下所示的这种错误

<ipython-input-11-07c68cf1cac2> in forward(self, x)
     24     def forward(self, x):
     25         x = F.relu(self.conv1(x))
---> 26         x = F.max_pool2d(x, 2, 2)
     27         x = self.conv1_bn(x)
RuntimeError: Given input size: (64x28x1). Calculated output size: (64x14x0). Output size is too small

但是我再次得到下面提到的错误。也许问题就在于转换部分

/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/torchvision/datasets/mnist.py:469: UserWarning: The given NumPy array is not writeable, and PyTorch does not support non-writeable tensors. This means you can write to the underlying (supposedly non-writeable) NumPy array using the tensor. You may want to copy the array to protect its data or make it writeable before converting it to a tensor. This type of warning will be suppressed for the rest of this program. (Triggered internally at  /opt/conda/conda-bld/pytorch_1595629403081/work/torch/csrc/utils/tensor_numpy.cpp:141.)
  return torch.from_numpy(parsed.astype(m[2], copy=False)).view(*s)

我想通过使用“ndarray.setflags（write=None，align=None，uic=None）”使特定的numpy数组可写，但我无法确定应该在何处以及哪些类型的数组可写，因为我直接使用->

---

“datasets.EMNIST（root，split=“balanced”，train=False，download=True，transform=transform\u valid）”

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您的问题与

toTensor

变换无关，产生此错误的原因是您在

maxpool

中输入的张量的维数：该错误清楚地表明您正在尝试maxppol一个张量，其中一个维数为1（64，28，1），因此它将输出一个维数为0（64，14，0）的张量，这毫无意义

您需要检查您在模型中输入的张量的尺寸。它们肯定太小了。也许你在某个地方的

视图中犯了一个错误（如果没有

如果我可以试着猜测，你在开始时有一个张量大小
28x28x1
（典型的MNIST），你把它放在一个期望一个dims的张量
BxCxWxH
（批量大小，通道，宽度，高度），例如（B，1，28，28），但是你混淆了输入通道的宽度（28）（
nn.Conv2d>）（->28Hi，谢谢大家的热烈欢迎！这算是一个最小的可重复示例吗？你可以检查第三个单元格，我在data.view中提到的输入是（1,28,28,1）。您好，不是真的“最小”，但它可以。所以我在回答中所做的假设是准确的，所以您可以按照我的建议解决问题（将Conv2d和视图更改为
data.view（1,1,28,28）
。同时删除
转置（data，1,2）
，除非您有很好的理由这样做，我需要知道。您应该使用（1,1,28,28）维度的原因是您有一批带有一个通道的1个图像（灰色图像，rgb为3个通道），每个通道的宽度和高度为28像素。因此（B、C、W、H）=（1,1,28,28）（使用pytorch时的默认格式）
/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/torchvision/datasets/mnist.py:469: UserWarning: The given NumPy array is not writeable, and PyTorch does not support non-writeable tensors. This means you can write to the underlying (supposedly non-writeable) NumPy array using the tensor. You may want to copy the array to protect its data or make it writeable before converting it to a tensor. This type of warning will be suppressed for the rest of this program. (Triggered internally at  /opt/conda/conda-bld/pytorch_1595629403081/work/torch/csrc/utils/tensor_numpy.cpp:141.)
  return torch.from_numpy(parsed.astype(m[2], copy=False)).view(*s)