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PyTorch报”ValueError: Expected more than 1 value per channel when training, got input size [1, 1, 1] “的原因以及解决办法

  • Post category:Python

原因分析

该错误主要是由于在训练神经网络时，输入的数据维度出现了问题。一般情况下，我们期望处理多个图像或数据，每个数据都包含多个通道。但是，在这种情况下，PyTorch发现输入数据只包含一个通道，它无法训练模型。

解决办法

1. 检查输入数据的维度

检查输入数据的维度，确保在训练模型之前，已经将数据转化为正确的维度。例如，如果想要处理彩色图像，那么输入数据应该至少包含3个通道。 如果处理灰度图像，则应该只有一个通道。

2. 检查模型的输入

检查模型的输入层是否与数据维度匹配。如果模型期望三通道输入，但是输入只有一个通道，那么这个错误就会出现。

3. 检查数据读取

如果在读取数据时出现问题，也可能导致这个错误。检查输入数据是如何读取的，是否出现了数据读取或转换的问题。

4. 检查PyTorch版本

有时这个错误可能是PyTorch版本的问题。请确保使用的PyTorch版本与代码中的兼容，并升级到最新版本，以避免版本兼容性问题。

代码示例

下面是该错误的示例代码和解决方法。在这个例子中，我们使用MNIST数据集，该数据集包含灰度图像。由于我们处理的是灰度图像，因此输入数据只包含一个通道。但是，在定义模型时，我们错误地将输入数据设置为具有三个通道。这里是解决该问题的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.fc1 = nn.Linear(7*7*64, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = nn.functional.relu(self.conv1(x))
        x = nn.functional.relu(self.conv2(x))
        x = x.view(-1, 7*7*64)
        x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = nn.functional.softmax(self.fc2(x), dim=1)
        return x

model = Model()
input_data = torch.ones((1, 1, 28, 28))
output = model(input_data)
print(output)

在这个例子中，我们定义了一个包含一个输入层、两个卷积层和两个全连接层的模型。第一个卷积层期望输入具有一个通道，但是我们错误地将输入设置为具有三个通道。这会导致与输入数据维度不匹配的错误。

为了解决这个问题，我们需要在模型定义中将输入通道设置为1。以下是我们更正后的代码：

import torch
import torch.nn as nn

class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.fc1 = nn.Linear(7*7*64, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = nn.functional.relu(self.conv1(x))
        x = nn.functional.relu(self.conv2(x))
        x = x.view(-1, 7*7*64)
        x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = nn.functional.softmax(self.fc2(x), dim=1)
        return x

model = Model()
input_data = torch.ones((1, 1, 28, 28))
output = model(input_data)
print(output)

在这个更正后的代码中，我们将第一个卷积层的输入通道数从3更改为1。这可以确保模型的输入与数据维度匹配，从而避免了此错误。

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