import torch
import torch.nn as nn
from torch.autograd import Variable
m = Variable(torch.randn(3, 10, 20))
nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=8, kernel_size=3)(m)
Traceback (most recent call last):
File "too.py", line 6, in <module>
nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=8, kernel_size=3)(m)
File "/home/soumith/code/pytorch/torch/nn/modules/module.py", line 206, in __call__
result = self.forward(*input, **kwargs)
File "/home/soumith/code/pytorch/torch/nn/modules/conv.py", line 237, in forward
self.padding, self.dilation, self.groups)
File "/home/soumith/code/pytorch/torch/nn/functional.py", line 43, in conv2d
return f(input, weight, bias)
RuntimeError: expected 3D tensor
واجهت للتو مشكلة مماثلة باستخدام البيانات ذات الشكل (حجم الدفعة ، الارتفاع ، الوزن) ، تمت إضافة بُعد واحد في الموضع 1 وتم فرز المشكلة. ملاحظة. أنا أستخدم قنوات in_channels = 1.
حدث الخطأ لأن استدعاء view4d
في torch/csrc/autograd/functions/convolution.cpp
يتوقع موتر الوزن أن يكون أيضًا ثلاثي الأبعاد.
ومع ذلك ، سيتم تحويل الإدخال (ثلاثي الأبعاد) إلى موتر رباعي الأبعاد بالشكل (3 ، 10 ، 1 ، 20) ، حتى إذا لم نحاول إلغاء الضغط على موتر الوزن ، فستكون الأحجام غير متطابقة.
ربما يجب علينا إضافة شيك على مستوى بايثون (في nn.functional.conv2d
) لرفع إذا input.dim() != 4
؟
soumith إذا كنت سعيدًا بهذا ، يمكنني إرسال PR
نعم! سعيد جدا بهذا. إرسال PR :)
التعليق الأكثر فائدة
نعم! سعيد جدا بهذا. إرسال PR :)