我正在尝试遵循这个教程：然而，当我试图训练我的模型时。我拿到这个了。RuntimeError: shape '[-1, 14]' is invalid for input of size 491520logits = outputs[0]当我检查logits的形状时，我得到了这个32 * 20 * 768。
任何帮助都是非常感谢的。
浏览 394提问于2020-07-30得票数 0
我是深度学习的新手，选择了pytorch-lightening作为最低限度的编码。由于以往员额的答复，已经取得了进展。我的最新修正是基于这个。错误是基于形状的不匹配。我离我的深度很远。RuntimeError: shape '[-1, 38]' is invalid for input of size 1from argparse import ArgumentParser(labe
浏览 3提问于2022-02-07得票数 0
以下是代码：#确定批次大小 x = self.fc4(x)
#为损失创建优化RuntimeError Traceback (most r
浏览 1提问于2021-01-07得票数 0
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我在PyTorch中使用一个简单的对象检测模型，并使用Pytoch模型进行推理。print(image.shape) y, feature = net(x) 它打印我们的可变大小的图像，如
torch.Size([1, 3, 1280
浏览 2提问于2020-07-03得票数 8
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我已经将我的图像调整到了224x224，我猜这就是问题所在。x = x.view(x.size(0), 256 * 2 * 2) 41 return x
我的Alexnet模型代码如下：
class AlexNet
浏览 1提问于2020-05-17得票数 0
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我正试图建立一个CNN，但我发现了这样的错误：我的代码如下： # update model weights count += 1
我想我的问题是我的火车可变线打印出的data_a是：data_a is torch.Si
浏览 2提问于2021-02-22得票数 0
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我正在练习实现“自动编码变量贝叶斯(VAE)”的代码。但是，"RuntimeError:shape 16、1、28、28对于大小为37632的输入无效“的错误尚未解决。我不知道怎么解决。请帮帮我。torch.utils.data.DataLoader(test_set, batch_size = BATCH_SIZE, shuffle = True, num_workers = 2)
这是给我带来数据<em
浏览 12提问于2022-03-23得票数 1
我在这里有一个问题，我不知道如何解决，我在想，这可能是模型的输入层，但我不知道它与182的输入大小有什么关系。我正在为月球着陆器建立一个使用开放式ai的RL代理，它输入一个8值的观测空间和4的动作空间，从而在第一层输入8。
浏览 8提问于2022-08-07得票数 0
我正在学习训练一个用于图像分类的基本的nn模型，当我试图将图像数据输入到模型中时，出现了错误。我知道我应该输入正确的图像数据大小。我的图像数据是128*256，有3个通道，4个类，批次大小为4。我不明白的是，113216大小是从哪里来的？我检查了所有相关参数或图像元数据，但没有找到线索。这是我的代码： def _
浏览 2提问于2021-03-22得票数 1
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我正在运行一个用于数据的尖峰神经网络，它有21个特性，批量大小为128。经过多次反复的训练，我得到了以下错误(这个错误不会立即出现！)：当我去打印张量以前的形状时，我得到以下信息：
Train该代码是从中采用的，最初用于MNIST数据集。但是，我没有处理图像数据集。我正在使用一个数据集，
浏览 20提问于2021-12-10得票数 0
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我有一个关于Keras中输入大小的简单而愚蠢的问题，例如，如果我创建一个模型model.add(InputLayer(input_shape=(14, )))softmax'))当我尝试通过传递数据进行预测时，请输入1.0，-1.0，然后运行
model.predict(
浏览 0提问于2018-06-14得票数 0
各位，我正在使用LSTM来预测某一天的股指，只使用它之前30天的股指作为输入。我认为在本例中，LSTM输入的大小应该是10,30,1，所以我使用t_x=x.view(10,30,1)对输入进行整形。但是当我运行下面的代码时出现了一个RuntimeError( shape '[10, 30, 1]' is invalid for input of size 150)，你能帮我找出问题所在吗？：
Runtime
浏览 1提问于2019-03-10得票数 0
我正在尝试获取网络的输入和输出信息。当调试时，我得到这个错误，运行时，形状‘-1,400’对于大小为384的输入无效。我尝试了不同的值，但找不到正确的值。有没有办法解决这个问题？谢谢。F.relu(self.fc1(x)) x = self.fc3(x)input_shape= (3,
浏览 8提问于2020-05-14得票数 0
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我有张量数组，我想改变张量的形状。我尝试使用torch.view，但它引发了一个异常，即"shape1对于大小为10000的输入无效“。有人能给我一个错误信息的提示吗？int shape[] = {1,1,100,100};torch::Tensor tmg= img.view(*sh
浏览 0提问于2020-04-01得票数 0
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首先，我训练了一个关于224,224,3图像的模型，现在我正在研究从MNIST数据集代码库中获取的可视化。下面的代码可以很好地处理灰度图像，但是当我使用彩色图像时，它没有工作。print("image_tensor.shape:", image_tensor.shape)
key = cv2.wai
浏览 5提问于2022-05-26得票数 0
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：[0,1,0,0,0,1,0, 0，1,1,0,0,1,0,0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，1...]对于每一行，在label-column中都有一个类似于0,1,0,0,0,1,0,0的标签列表对于文本，每行有一个文本(报纸文章)。但是当我想用整个数据集来训练它时，它告诉我: RuntimeError: shape '-1，9‘对于大小为8的输入是无效的：
浏览 135提问于2020-01-10得票数 0
n_channel, 32, 32) 12 loss = loss_fn(output, target)
有人能帮我吗？49512=64x3x16x16，但ı不明白这个数字是从哪里来的？(我是火把初学者)..。"Validation loss
浏览 4提问于2022-07-07得票数 0
我试图在贪婪的CT数据集上执行卷积运算，并不断地得到这个错误。我在火车装载机中的图像大小是(10,150,150，3)，我使用torch.reshape()将其重塑为10，3,150,150。我的CNN代码def __init__(self, out=3): output=self.bn1(output)
#print("output 1", output.sha
浏览 2提问于2021-11-01得票数 0
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target = target.view(target.shape[0], -1)
', target.shape)
# test_loss += F.nll_loss= pred.eq(target.view_as(pred)).sum().ite
浏览 0提问于2019-03-13得票数 0
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大家好，我有一个关于不同输入大小的问题。 def __init__(self, shape):
super(Net,self).__init_
浏览 8提问于2022-06-13得票数 1
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