Python 如何解决PyTorch中我的层的尺寸问题

我正在处理尺寸不正确的训练循环错误。当然，这里还有其他代码，但我认为这是最重要的。我觉得无论我在哪里上网，我都会被告知不同的信息或以不同的方式，我不知道如何至少纠正第一层，这样我就可以从那里进行故障排除。我知道什么从一层进入下一层，这些尺寸必须匹配。看看这个链接

我认为第一层应该是

nn.Conv2d（[批次大小、通道、高度、宽度]）

或

nn.Conv2d（[62,3800600]）

。然而，这给出了一个错误的想法

RuntimeError：给定的组=1，大小为362800600的权重，预期输入[62,3800600]有62个通道，但得到了3个通道

。所以，我认为它期望频道是第一个数字，功能的数量，然后是（H，W）。因此，我们需要改变一下。。。。。。。 但是，获取错误

in _max_pool2d
    input, kernel_size, stride, padding, dilation, ceil_mode)
RuntimeError: Given input size: (62x1x1). Calculated output size: (62x0x0). Output size is too small

我如何理解这些需要的维度

图像信息：

Dimensions = 1920x1080 (W x H)
Bit depth 24

代码：

错误消息：

Starting training loop...
Expected: %s to exist.
NoneType: None
Expected: %s to exist.
NoneType: None
Expected: %s to exist.
NoneType: None
Expected: %s to exist.
NoneType: None
Traceback (most recent call last):
  File "/home/ubuntu/.pycharm_helpers/pydev/pydevd.py", line 1434, in _exec
    pydev_imports.execfile(file, globals, locals)  # execute the script
  File "/home/ubuntu/.pycharm_helpers/pydev/_pydev_imps/_pydev_execfile.py", line 18, in execfile
    exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc)
  File "/home/ubuntu/Deep-Learning/FinalProject/train_finalproject.py", line 310, in <module>
    logits = model(train_inputs)
  File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/nn/modules/module.py", line 541, in __call__
    result = self.forward(*input, **kwargs)
  File "/home/ubuntu/Deep-Learning/FinalProject/train_finalproject.py", line 287, in forward
    x = self.pool2(self.convnorm2(self.act(self.conv2(x))))
  File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/nn/modules/module.py", line 541, in __call__
    result = self.forward(*input, **kwargs)
  File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/nn/modules/conv.py", line 345, in forward
    return self.conv2d_forward(input, self.weight)
  File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/nn/modules/conv.py", line 342, in conv2d_forward
    self.padding, self.dilation, self.groups)
RuntimeError: Given groups=1, weight of size 14 7 3 3, expected input[62, 2, 399, 299] to have 7 channels, but got 2 channels instead

开始训练循环。。。
应存在%s。
非类型：无
应存在%s。
非类型：无
应存在%s。
非类型：无
应存在%s。
非类型：无
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“/home/ubuntu/.pycharm\u helpers/pydev/pydevd.py”，第1434行，在_exec中
pydev_imports.execfile（文件、全局、局部）#执行脚本
文件“/home/ubuntu/.pycharm\u helpers/pydev/\u pydev\u imps/\u pydev\u execfile.py”，execfile中第18行
exec（编译（内容+“\n”，文件，'exec'），全局，loc）
文件“/home/ubuntu/Deep Learning/FinalProject/train_FinalProject.py”，第310行，在
logits=模型（列车输入）
文件“/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/nn/modules/module.py”，第541行，在调用中__
结果=自我转发（*输入，**kwargs）
文件“/home/ubuntu/Deep Learning/FinalProject/train_FinalProject.py”，第287行，向前
x=self.pool2（self.convnorm2（self.act（self.conv2（x）））
文件“/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/nn/modules/module.py”，第541行，在调用中__
结果=自我转发（*输入，**kwargs）
文件“/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/nn/modules/conv.py”，第345行，向前
返回self.conv2d_向前（输入、自重）
文件“/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/nn/modules/conv.py”，第342行，conv2d_向前
自填充、自膨胀、自组）
RuntimeError：给定组=1，大小为1473的权重，预期输入[62,2399299]有7个通道，但得到了2个通道

您发布的CNN似乎不是产生错误的CNN。至少在输入维度

[62,380600]

的情况下运行此CNN可以正常工作。这些错误是完全不同配置的结果，对于第一个错误，您必须有

self.conv1=nn.Conv2d（62,3，（3,3））

，对于最后一个错误，您必须有

self.conv1=nn.Conv2d（3,2，（3,3））

。当前版本是正确的，请确保您使用的是完全相同的版本。您发布的CNN似乎不是产生错误的CNN。至少在输入维度

[62,380600]

的情况下运行此CNN可以正常工作。这些错误是完全不同配置的结果，对于第一个错误，您必须有

self.conv1=nn.Conv2d（62,3，（3,3））

，对于最后一个错误，您必须有

self.conv1=nn.Conv2d（3,2，（3,3））

。当前版本是正确的，请确保您使用的是完全相同的版本。

Starting training loop...
Expected: %s to exist.
NoneType: None
Expected: %s to exist.
NoneType: None
Expected: %s to exist.
NoneType: None
Expected: %s to exist.
NoneType: None
Traceback (most recent call last):
  File "/home/ubuntu/.pycharm_helpers/pydev/pydevd.py", line 1434, in _exec
    pydev_imports.execfile(file, globals, locals)  # execute the script
  File "/home/ubuntu/.pycharm_helpers/pydev/_pydev_imps/_pydev_execfile.py", line 18, in execfile
    exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc)
  File "/home/ubuntu/Deep-Learning/FinalProject/train_finalproject.py", line 310, in <module>
    logits = model(train_inputs)
  File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/nn/modules/module.py", line 541, in __call__
    result = self.forward(*input, **kwargs)
  File "/home/ubuntu/Deep-Learning/FinalProject/train_finalproject.py", line 287, in forward
    x = self.pool2(self.convnorm2(self.act(self.conv2(x))))
  File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/nn/modules/module.py", line 541, in __call__
    result = self.forward(*input, **kwargs)
  File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/nn/modules/conv.py", line 345, in forward
    return self.conv2d_forward(input, self.weight)
  File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/nn/modules/conv.py", line 342, in conv2d_forward
    self.padding, self.dilation, self.groups)
RuntimeError: Given groups=1, weight of size 14 7 3 3, expected input[62, 2, 399, 299] to have 7 channels, but got 2 channels instead