RuntimeError: Заданные группы = 1, вес размера [64, 3, 7, 7], ожидаемый вход [3, 1, 224, 224] будет иметь 3 канала, но вместо этого получен 1 канал - PullRequest
Новая
       31

RuntimeError: Заданные группы = 1, вес размера [64, 3, 7, 7], ожидаемый вход [3, 1, 224, 224] будет иметь 3 канала, но вместо этого получен 1 канал

0 голосов
/ 21 ноября 2018

В приведенном ниже коде: 

    model_ft.eval()
    test_data, test_target = image_datasets['train'][idx]
    test_data = test_data.cuda()
    #test_target = test_target.cuda()
    test_target = torch.tensor(test_target)
    test_target = test_target.cuda()
    test_data.unsqueeze_(1)
    test_target.unsqueeze_(0)
    print(test_data.shape)
    output = model_ft(test_data)

Я получаю следующую ошибку: 

Traceback (most recent call last):
  File "test_loocv.py", line 245, in <module>
    output = model_ft(test_data)
  File "/scratch/sjn-p3/anaconda/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 477, in __call__
    result = self.forward(*input, **kwargs)
  File "/scratch/sjn-p3/anaconda/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/torchvision-0.2.1-py3.6.egg/torchvision/models/resnet.py", line 139, in forward
  File "/scratch/sjn-p3/anaconda/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 477, in __call__
    result = self.forward(*input, **kwargs)
  File "/scratch/sjn-p3/anaconda/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/torch/nn/modules/conv.py", line 301, in forward
    self.padding, self.dilation, self.groups)
RuntimeError: Given groups=1, weight of size [64, 3, 7, 7], expected input[3, 1, 224, 224] to have 3 channels, but got 1 channels instead

Кроме того, test_data имеет форму: torch.Size ([3, 1, 224,224]).

Как это исправить?

1 Ответ

0 голосов
/ 22 ноября 2018

Вот исправление: 

test_data, test_target = image_datasets['train'][idx]
test_data = test_data.cuda()
test_target = torch.tensor(test_target)
test_target = test_target.cuda()
test_data.unsqueeze_(0)
test_target.unsqueeze_(0)
output = model_ft(test_data)

Мне пришлось изменить test_data.unsqueeze_(1) на test_data.unsqueeze_(0)

...