pytorch图像分类

Question

在进行训练时，使用torch.cat((x,t),dim=1)拼接通道，x的尺寸大小为torch.size（[32,2048,7,7]）,t为torch.size([32,384,7,7])，在第一个epoch训练结束时遇到了以下错误：RuntimeError: Given groups=1, weight of size [2048, 384, 1, 1], expected input[32, 324, 7, 7] to have 384 channels, but got 324 channels instead。，当我调整t张量的通道数使其具有与x张量相同的通道数时，又会报RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 32 but got size 27 for tensor number 1 in the list.这个错。然后我试着改batch_size把它改成16，又会报RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 16 but got size 11 for tensor number 1 in the list。请问这是什么原因导致的？是图片的尺寸吗

Answer 1

【以下回答由 GPT 生成】

这个问题是由于张量尺寸不匹配引起的。在使用torch.cat()函数时，需要保证拼接的张量在除了拼接维度之外的其他维度上的大小是一致的。根据你提供的错误信息，可以看到拼接维度是1，而出现的错误信息显示在其他维度上的大小不匹配。

根据你提供的错误信息中的尺寸，x的维度是[32, 2048, 7, 7]，而t的维度是[32, 384, 7, 7]。可以看到在第二个维度（通道数）上，x的大小是2048，而t的大小是384。这正是导致了第一个错误的原因。

你尝试调整t张量的通道数以匹配x张量的大小，但是又出现新的错误信息。新的错误信息中显示尺寸大小不匹配的是在第一个维度上，期望是32而得到的是27，这说明调整通道数后，在批量大小（第一个维度）上的大小不匹配。

最后，你尝试将批量大小从32改为16，但是仍然出现了新的错误信息，说明在这种情况下也是维度大小不匹配。

综上所述，根据提供的信息，这些错误不是由于图片尺寸引起的。可能的原因是在数据处理的过程中，产生了尺寸不一致的问题。建议仔细检查数据处理的代码，确保所有张量的尺寸都是一致的，特别是在进行torch.cat()函数拼接时。如果有必要，你可以使用torch.squeeze()函数来移除维度大小为1的维度，或者使用reshape()函数来调整张量的大小，以确保尺寸一致。

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