有人能帮我解决这个问题吗：我试着用ML模型来评估预训练图像，我在这篇文章的底部发现了错误状态。
根据我的理解，pytorch模型希望数据采用以下格式：batch_channel，channel，Height，Lenght。我修改Tensor使其成为这个形状，但仍然出现错误。
有人能给我解释一下为什么会出现这个错误吗？
我对编码和ML很陌生，所以如果这个问题不是很具体，我很抱歉。

from monai.transforms import AddChannel
from skimage.io import imread
import numpy as np
import cv2
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import models

img_array = imread(train_imageinfo_list[0][0])

resized_img = cv2.resize(img_array, (224, 224))
img_tensor = torch.from_numpy(resized_img)
channel_adder = AddChannel()
channel_image = channel_adder(img_tensor)
batch_image = channel_adder(channel_image)
img_tensor = batch_image
model= models.vgg16()
model(img_tensor)
eval(model)

错误：运行时错误：给定组=1，权重大小为[64，3，3，3]，预期输入[1，1，224，224]具有3个通道，但得到1个通道