Запрошенное изменение размера до (224, 224) x1. Изменение размера автограда может изменить только форму данного тензора, сохранив при этом количество элементов

Question

Привет У меня ошибка при вводе моего тензорного изображения в классификатор изображений. Размер моего входного изображения составляет 256 x 256 x 3. Размер входного классификатора должен быть 224 x 224 x 3

Это мой код

def test(test_loader, model):
csv_map = collections.defaultdict(float)

# switch to evaluate mode
model.eval()

 # START UBAH PROBABILITY
total_y_prob = 0
 # END UBAH PROBABILITY

for aug in range(nb_aug):
    print("   * Predicting on test augmentation {}".format(aug + 1))

    for i, (images, filepath) in enumerate(test_loader):
        # pop extension, treat as id to map
        filepath = os.path.splitext(os.path.basename(filepath[0]))[0]
        filepath = str(filepath)

        image_var = torch.autograd.Variable(images)
        y_pred = model(image_var)

        # get the index of the max log-probability
        smax = nn.Softmax()
        smax_out = smax(y_pred)[0]



        gray_prob = smax_out.data[0]
        sketch_prob = smax_out.data[1]

        # prob = dog_prob
        prob = sketch_prob


        if gray_prob > sketch_prob:
            prob = 1 - gray_prob

        prob = np.around(prob.cpu(), decimals=4)
        prob = np.clip(prob, clip, 1-clip)

        total_y_prob += prob


        csv_map[filepath] += (prob / nb_aug)