[英]Pytorch RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (32x246016 and 3136x1000)
我正在 Pytorch 上構建一個 CNN。 我對輸入有點困惑。 我收到以下錯誤:
RuntimeError:mat1 和 mat2 形狀不能相乘(32x246016 和 3136x1000)
圖像為 250 x 250 灰度。
誰能看看我的構造函數並告訴我哪里出錯了? 如果您能向我解釋為什么我錯了以及為什么您的答案是正確的,則可以加分; ;)
class CNN(nn.Module):
# Contructor
def __init__(self):
super(CNN, self).__init__()
self.cnn1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=5, stride=1, padding=2)
self.conv1_bn = nn.BatchNorm2d(32)
self.maxpool1=nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
self.cnn2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=5,stride=1, padding=2)
self.conv2_bn = nn.BatchNorm2d(64)
self.maxpool2=nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
self.drop_out1 = nn.Dropout()
self.fc1 = nn.Linear(7 * 7 * 64, 1000)
self.bn_fc1 = nn.BatchNorm2d(1000)
self.fc2 = nn.Linear(1000, 1)
# Prediction
def forward(self, x):
x = self.cnn1(x)
x = self.conv1_bn(x)
x = torch.relu(x)
x = self.maxpool1(x)
x = self.cnn2(x)
x = self.conv2_bn(x)
x = torch.relu(x)
x = self.maxpool2(x)
x = x.view(x.size(0), -1)
x = self.drop_out1(x)
x = self.fc1(x)
x = self.bn_fc1(x)
x = torch.relu(x)
x = self.fc2(x)
x = torch.sigmoid(x)
return x
您的 fc1 層需要一個形狀為(-1, 7*7*64)
的張量,但您傳遞給它的是一個形狀為[-1, 246016]
的張量( -1
是批量大小)。
要計算卷積網絡的 output 大小,請參閱這篇文章或任何神經網絡教科書。
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