ValueError:期望张量是大小为(C，H，W)的张量图像。Got tensor.size() = torch.Size([1800，800])

这个错误信息表明，程序期望得到一个形状为 (C, H, W) 的张量（即三维张量），其中 C 代表通道数（例如，RGB 图像有 3 个通道），H 代表高度，W 代表宽度。然而，实际得到的张量形状是 [1800, 800]，这是一个二维张量，可能代表一个单通道的图像或者是一个不包含通道信息的特征图。

原因分析

1. 数据预处理错误：在处理图像数据时，可能没有正确地将图像转换为期望的三维张量格式。
2. 数据加载问题：数据加载器可能在读取图像时没有正确地处理图像的通道信息。
3. 模型输入要求：某些深度学习模型要求输入数据的形状必须是 (C, H, W)，如果输入数据的形状不符合要求，就会抛出这个错误。

解决方法

1. 检查数据预处理代码： 确保在将图像传递给模型之前，图像已经被正确地转换为三维张量。例如，使用 PyTorch 的 transforms 模块进行预处理：
2. 检查数据预处理代码： 确保在将图像传递给模型之前，图像已经被正确地转换为三维张量。例如，使用 PyTorch 的 transforms 模块进行预处理：
3. 检查数据加载器： 如果你使用的是自定义的数据加载器，确保在 __getitem__ 方法中正确地处理图像的通道信息：
4. 检查数据加载器： 如果你使用的是自定义的数据加载器，确保在 __getitem__ 方法中正确地处理图像的通道信息：
5. 调整模型输入： 如果模型确实需要 (C, H, W) 形状的输入，但你的数据是单通道的，可以考虑在输入数据中添加一个通道维度：
6. 调整模型输入： 如果模型确实需要 (C, H, W) 形状的输入，但你的数据是单通道的，可以考虑在输入数据中添加一个通道维度：

参考链接

• PyTorch 官方文档 - 数据预处理
• PyTorch 官方文档 - 自定义数据集

通过以上方法，你应该能够解决 ValueError: 期望张量是大小为(C，H，W)的张量图像。Got tensor.size() = torch.Size([1800，800]) 这个问题。