RuntimeError：大小不匹配，m1：[28 x 28]，m2：[784 x 128]

Question

训练好模型后，我尝试绘制softmax输出的图，但是这导致标题中提到的运行时错误。

这是以下代码片段：

%matplotlib inline
%config InlineBackend.figure_format = 'retina'

import helper

# Test out your network!

dataiter = iter(testloader)
images, labels = dataiter.next()
img = images[1]

# TODO: Calculate the class probabilities (softmax) for img
ps = torch.exp(model(img))

# Plot the image and probabilities
helper.view_classify(img, ps, version='Fashion')

Answer 1

问题出在这部分（我猜）。

img = images[1]

# TODO: Calculate the class probabilities (softmax) for img
ps = torch.exp(model(img))

问题 ：您正在加载的图像的尺寸为28x28，但是，模型输入的第一个索引通常是批次大小。 由于只有1张图片，因此您必须将第一个尺寸设置为尺寸1。为此，请执行img = img.view( (-1,) + img.shape)或img=img.unsqueeze(dim=0) 。 同样，似乎第一层权重是784 x128。即，图像应转换为矢量并馈入模型。 为此，我们执行img=img.view(1, -1) 。

因此，总的来说，您需要做

img = images[1]
img = img.unsqueeze(dim=0)
img=img.view(1, -1)

# TODO: Calculate the class probabilities (softmax) for img
ps = torch.exp(model(img)) 

或者您可以只使用一个命令而不是两个命令（无需挤压）

img = images[1]
img=img.view(1, -1)