我怎样才能解决这个问题？
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3,8,11, padding=0) # in_channel, out_channel, kernel size
self.pool = nn.MaxPool2d(2,2) # kernel_size, stride
self.conv2 = nn.Conv2d(8, 36, 5, padding=0)
self.fc1 = nn.Linear(36*291*291, 30) # in_features, out_features
self.fc2 = nn.Linear(30, 20)
self.fc3 = nn.Linear(20, 10)
def forward(self, x):
x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
x = torch.flatten(x, 1) # flatten all dimensions except batch
x = F.relu(self.fc1(x))
x = F.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x我写的代码是这样的，但是我得到了"Runtime Error: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied".
输入形状为：'torch.Size([3,600,600])'，有3个频道。请帮帮我！
1条答案
按热度按时间taor4pac1#
756900只需更改模型定义，最后一个卷积层的输出形状没有
36x291x291形状。只需将模型定义更改为：用你的输入大小试了同样的方法，它起作用了。