Pytorch: Wenn Sie Conv2d eine 3D-Eingabe geben, erhalten Sie eine schlechte Fehlermeldung
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
soumith
Alle 3 Kommentare
habe gerade ein ähnliches Problem bei der Verwendung von Daten mit Form (batch_size, Höhe, Gewicht) festgestellt, 1 Dimension an Position 1 hinzugefügt und Problem sortiert. PS. Ich verwende in_channels = 1.
zzyxzz
am 22. Mai 2017
Der Fehler tritt auf, weil der Aufruf von view4d in torch/csrc/autograd/functions/convolution.cpp erwartet, dass der Gewichtstensor ebenfalls 3D ist.
Die (3D)-Eingabe wird jedoch in einen 4D-Tensor mit der Form (3, 10, 1, 20) konvertiert, selbst wenn wir nicht versuchen, den Gewichtstensor aufzuheben, werden die Größen nicht übereinstimmen.
Vielleicht sollten wir eine Überprüfung auf Python-Ebene (in nn.functional.conv2d ) hinzufügen, um zu erhöhen, ob input.dim() != 4 ?
@soumith wenn du damit zufrieden bist, kann ich dir eine PR schicken
alykhantejani
am 1. Juni 2017
Jawohl! sehr zufrieden damit. PN schicken :)
soumith
am 1. Juni 2017
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Hilfreichster Kommentar
Jawohl! sehr zufrieden damit. PN schicken :)