博客

PyTorch报”RuntimeError: Given input size: (, 3, 256, 256). Calculated output size: (, 1, 252, 252). Output size is too small “的原因以及解决办法

  • Post category:Python

这个报错常常是由于卷积网络中使用了不合适的卷积操作，导致输出尺寸太小而引起的。

具体来说，这个报错是指：输入尺寸为(batch size, 3, 256, 256)的数据通过卷积操作计算之后，得到的输出尺寸(batch size, 1, 252, 252)太小了。也就是说，要求的输出尺寸为(batch size, 1, 256, 256)或者大于它，但是计算得到的输出尺寸太小，导致无法进行操作。

为了解决这个问题，可以考虑以下三种方法：

  1. 调整卷积操作的参数。

在卷积层中，通常会设置卷积核大小、填充(padding)大小、步长(stride)等参数。可以尝试调整这些参数，使得输出的尺寸符合要求。

例如，在上述报错中，可以通过增加填充或调整步长，来增加输出的尺寸。具体的方法是在卷积操作中增加padding或者stride参数，如下所示：

import torch.nn as nn

conv = nn.Conv2d(in_channels=3,
                 out_channels=1,
                 kernel_size=3,
                 stride=1,
                 padding=1, # 增加了padding参数
                 bias=False)
  1. 使用池化操作进行特征下采样。

在卷积网络中，通常会加入池化层，用于对特征图进行下采样，使其尺寸减小。池化层中也可以设置池化的大小和步长等参数。

例如，可以在卷积层之间加入池化操作，将特征图进行下采样，从而减小输出的尺寸。具体的方法是在卷积操作后加入池化操作，如下所示：

import torch.nn as nn

conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3,
                  out_channels=8,
                  kernel_size=3,
                  stride=1,
                  padding=1,
                  bias=False)
pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) # 加入池化层

conv2 = nn.Conv2d(in_channels=8,
                  out_channels=16,
                  kernel_size=3,
                  stride=1,
                  padding=1,
                  bias=False)
pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) # 加入池化层

conv3 = nn.Conv2d(in_channels=16,
                  out_channels=32,
                  kernel_size=3,
                  stride=1,
                  padding=1,
                  bias=False)
pool3 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) # 加入池化层

conv4 = nn.Conv2d(in_channels=32,
                  out_channels=1,
                  kernel_size=3,
                  stride=1,
                  padding=1,
                  bias=False)

output = conv4(pool3(pool2(pool1(input))))
  1. 在卷积网络中加入上采样操作。

如果经过池化操作后特征图尺寸过小，可以在网络中加入上采样操作对特征图进行上采样，从而增加输出的尺寸。一般来说，上采样操作会使用反卷积或者插值等方式对输入进行放大，从而使得输出尺寸增大。

例如，在卷积网络的最后加入上采样操作，使得输出与输入具有相同的尺寸。具体的方法是在卷积网络的最后添加上采样操作，如下所示：

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3,
                  out_channels=8,
                  kernel_size=3,
                  stride=1,
                  padding=1,
                  bias=False)
pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)

conv2 = nn.Conv2d(in_channels=8,
                  out_channels=16,
                  kernel_size=3,
                  stride=1,
                  padding=1,
                  bias=False)
pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)

conv3 = nn.Conv2d(in_channels=16,
                  out_channels=32,
                  kernel_size=3,
                  stride=1,
                  padding=1,
                  bias=False)
pool3 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)

conv4 = nn.Conv2d(in_channels=32,
                  out_channels=1,
                  kernel_size=3,
                  stride=1,
                  padding=1,
                  bias=False)

# 加入上采样操作
upsample = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='bilinear')
output = upsample(conv4(pool3(pool2(pool1(input)))))

需要注意的是，上述三种方法并不是互相独立的，它们可以结合使用，并且根据不同的网络结构和需求，选择合适的方法来解决这个问题。

最后提醒，如果报错信息仍然是Output size is too small，表示输出尺寸仍然不够大，可以上述方法进行多次调整，直到输出尺寸符合要求为止。

Tags: