这个错误通常发生在使用PyTorch训练图像分类模型时，表示模型期望每个通道（channel）的输入数据不止一个值，但实际输入的大小却是torch.Size。...这个错误消息意味着，模型期望每个通道的输入数据不止一个值，而实际输入的大小却是torch.Size，这表明数据预处理阶段出现了问题，导致输入数据的形状不符合模型的要求。...通过检查数据形状、数据预处理代码和模型的输入层，我们可以找出错误的原因并进行修复。这样，我们就可以成功训练模型并获得预期的结果。...torch.Size表示了张量在每个维度上的大小。...，每个通道大小是64x64。
过滤器是张量，当张量传递到层实例self.conv1时，它们用于对输入张量进行卷积。滤波器张量内部的随机值是卷积层的权重。不过请记住，实际上我们没有六个不同的张量。...最大池化操作 池化操作通过从张量中的每个2x2位置提取最大值来进一步减小张量的形状。...这意味着张量中的所有值现在都为正。 最大池化操作从由卷积创建的六个特征图的每个2x2部分中提取最大值。 这样将高度和宽度尺寸减少了十二。...5且宽度为5的过滤器，但不是只有一个输入通道，而是有6个通道，这为过滤器提供了深度。...下一步训练CNN 现在，我们应该对卷积神经网络如何转换输入张量，如何在PyTorch中调试神经网络以及如何检查所有层的权重张量有一个很好的了解。
这意味着这个张量里面的值，就是我们上面看到的那些，实际上是在网络训练的过程中习得的。当我们训练时，这些权值会以使损失函数最小化的方式更新。 PyTorch参数类 跟踪网络中所有的张量权重。...请记住，张量的形状实际上编码了我们需要了解的有关张量的所有信息。 对于第一个conv 层，我们有1个颜色通道，应由6个5x5大小的滤波器进行卷积以产生6个输出通道。...关于这些卷积层的两个主要方面是，我们的滤波器使用单个张量表示，并且张量内的每个滤波器也具有一个深度，该深度说明了正在卷积的输入通道。 所有滤波器均使用单个张量表示。 滤波器的深度由输入通道决定。...第二个轴代表每个滤波器的深度，它对应于卷积的输入通道数。 最后两个轴代表每个过滤器的高度和宽度。我们可以通过索引权重张量的第一轴来拉出任何单个滤波器。...对于输出中的每个行-列组合，通过获取第一矩阵的相应行与第二矩阵的相应列的点积来获得该值。 由于本示例中的第二个矩阵仅具有1列，因此我们将其全部使用了3次，但是这种想法是通用的。
适用场景是网络结构固定（不是动态变化的），网络的输入形状（包括 batch size，图片大小，输入的通道）是不变的，其实也就是一般情况下都比较适用。...最简单的实现方式就是使用多层循环嵌套，对于每张输入图像，对于每个要输出的通道，对于每个输入的通道，选取一个区域，同指定卷积核进行卷积操作，然后逐行滑动，直到整张图像都处理完毕，这个方法一般被称为 direct...原因就是，对于给定输入来说，其具体值的大小是不影响卷积的运行时间的，只有其尺寸才会影响。...举例来说，我们只要固定输入大小都是 (8, 64, 224, 224)，即 batch_size 为 8，输入的通道为 64，宽和高为 224，那么卷积层的运行时间都是几乎不变的，无论其中每个像素具体的值是...首先，当然是卷积层本身的参数，常见的包括卷积核大小，stride，dilation，padding ，输出通道的个数等；其次，是输入的相关参数，包括输入的宽和高，输入通道的个数等；最后，还有一些其他的因素
数据标准化： 将输入数据的值缩放到某个特定的范围。标准化对于提高模型的训练效果和收敛速度很重要。例如，transforms.Normalize() 可用于标准化图像数据。...z = x.reshape(2, -1) view() 在深度学习中的常见用途包括将输入数据整形以适应神经网络的输入层，或者在处理图像数据时重新排列通道维度。...y = x.permute(2, 0, 1).contiguous() permute() 在深度学习中的常见用途包括在处理图像数据时交换通道维度，或者在神经网络中调整输入数据的维度以适应模型的期望输入...ReLU 是深度学习中常用的激活函数之一，它在正输入值上返回输入值本身，而在负输入值上返回零。...像素值缩放： 将像素值从 [0, 255] 范围缩放到 [0, 1] 范围内。即将图像中每个像素的值除以 255，以确保得到的张量中的值在 0 到 1 之间。
# torch.Size([1, 2, 1, 3]) unsqueeze 这个函数还是挺常用的，例如在处理逻辑回归时输入的点为一维的数据，我们就要用 unsqueeze 来升维使其变成二维的数据。...save&load 加载 load 训练好的模型的时候要将模型的定义代码一起包含进来，否则会报错说找不到网络结构 当不需要对变量进行梯度更新时，可以在后面加上 .detach() ，这样做相当于将 requre_grad...，dim 参数表示取的是横向的还是竖向的最大值，0 代表每个纵向的最大值，1 代表每个横向的最大值 import torch torch.manual_seed(1) a = torch.rand(3,...，如果 len 大于 1 的话说明不止一个通道，可以只取一个通道（如绿色通道）来进行测试 有时候需要改变 tensor 的 type，可以用 tensor.dtype 来查看 tensor 的 type...torch.float32)，而不是像 numpy 一样用 array.astype(type) model_structure torch.nn.AdaptiveAvgPool2d() 自适应的平均池化，即只需要给定最终想要获得的
数据标准化: 将输入数据的值缩放到某个特定范围。标准化对于提高模型的训练效果和收敛速度很重要。例如,transforms.Normalize() 可用于标准化图像数据。 3....z = x.reshape(2, -1) 4. view() 在深度学习中的常见用途包括将输入数据整形以适应神经网络的输入层,或者在处理图像数据时重新排列通道维度。...对于模型的多分类输出，通常在训练时使用 softmax 函数，而在预测时使用模型输出的原始值，因为 softmax 不改变相对大小关系。...像素值缩放: 将像素值从 [0, 255] 范围缩放到 [0, 1] 范围内。即将图像中每个像素的值除以 255，以确保得到的张量中的值在 0 到 1 之间。...涉及原理: RGB 图像由红色（R）、绿色（G）和蓝色（B）三个通道组成。每个通道的数值范围通常在 0 到 255 之间。
我们从训练集中检索的每个样本都包含一个张量的图像数据和相应的张量标签。...我们在张量的第一维看到1的原因是因为需要表示通道的数量。与有3个颜色通道的RGB图像相反，灰度图像只有一个颜色通道。这就是为什么我们有一个1×28×28张量。我们有一个颜色通道，大小是28x28。...( train_set, batch_size=10 ) 我们以与训练集相同的方式从loader中 获得一个batch。...使用数据加载器时要注意一件事。如果shuffle = True，则每次调用next时批次将不同。如果shuffle = True，则在第一次调用next时将返回训练集中的第一个样本。...张量中包含图像数据的每个维度的大小由以下每个值定义： > (batch size, number of color channels, image height, image width) 批量大小为10
解决方法要解决这个错误，我们需要将需要改变形状的张量大小以元组的形式传递给view()函数。 在上述例子中，我们想要将张量x的形状改变成fc.weight的形状。...在使用CNN时，我们通常将图像数据作为输入，通过网络层进行卷积和池化操作，最终得到图像的特征。 假设我们使用一个预训练好的CNN模型来提取图像特征，但是我们想要将提取的特征进行进一步的处理。...特征张量 features的形状是 [1, 512, 7, 7]，其中1表示批处理大小，512为通道数，7x7为特征图的大小。...使用view()函数可以进行以下操作:改变张量的维数和大小：我们可以通过view()函数增加或减少张量的维数，以及改变每个维度的大小。...值得注意的是，使用view()函数时，原始张量与新张量共享相同的数据存储空间，即改变新张量的形状不会改变底层数据的存储方式。因此，如果对新张量进行修改，原始张量的值也会改变。
zhao302014/Classic_model_examples/tree/main/2012_AlexNet_MNIST 项目心得 2012 年——AlexNet：这是 2012 年 ImageNet 竞赛冠军获得者...（注：MNIST 手写数字识别数据集是单通道的，在该项目中用 numpy 库将图片依次转换为 3 通道在进行处理） 项目代码 net.py #!...# 为满足该实例另加 ↓ self.f9 = nn.Linear(1000, 10) def forward(self, x): # 输入...，推理期用到（测试时模型参数不用更新，所以 no_grad） with torch.no_grad(): for batch, (X, y) in enumerate(dataloader...classes中的哪一个标签 predicted, actual = classes[torch.argmax(pred[0])], classes[y] # 最终输出预测值与真实值
要防止跟踪历史记录（和使用内存），您还可以使用torch.no_grad()包装代码块：在评估模型时，这可能特别有用，因为模型可能具有requires_grad = True的可训练参数，但我们不需要梯度...神经网络的典型训练过程如下: 定义神经网络模型,它有一些可学习的参数(或者权重); 在数据集上迭代; 通过神经网络处理输入; 计算损失(输出结果和正确值的差距大小) 将梯度反向传播会网络的参数; 更新网络的参数...这个数据集中的图像大小为3*32*32,即,3通道,32*32像素。...在测试集上测试网络 我们在整个训练集上训练了两次网络,但是我们还需要检查网络是否从数据集中学习到东西。...我们在模型内部放置了一条打印语句来检测输入和输出向量的大小。请注意批等级为0时打印的内容。
输出的通道仍然由像素组成，但是像素值已经被卷积运算修改了（基于滤波器的大小，输出的高度和宽度也会发生改变）。...经过输出通道，就不再需要彩色通道，但是可以当做是经过修改的颜色通道（[1 , 3 , 28 , 28]），称这些通道为特征图（这些特征图是由输入颜色通道和卷积滤波器所产生的卷积的结果）。...而超参数是一个参数，他的值可以手动和任意选择的，例如上面的卷积层，kernel_size设置了在该层中使用滤波器的大小（在卷积层里面输入通道和一个卷积滤波器配对来执行卷积运算）。...而滤波器可以包含输入通道（out_channels也叫做特征映射），而这个操作的结果是一个输出通道，所以一个包含输入通道的滤波器可以得到一个相应的输出通道，因此输出通道的值就是设置滤波器的数量。...而上面代码中存在依赖于数据的超参数，即依赖于数据的超参数是在网络的开始和网络的末端，就是第一个卷积层的输入通道（依赖于构建训练集的图像内部的彩色通道的数量）以及最后一个线性层的输出特征（依赖于训练集中类的数量
因此，在训练后，我们将能够通过计算输出概率的argmax来获得标签：也就是说，我们获得最大概率的索引。方便的是，当提供一个维度时，torch.max会返回沿着该维度的最大元素以及该值出现的索引。...至少，DataLoader构造函数需要一个Dataset对象作为输入，以及batch_size和一个布尔值shuffle，指示数据是否需要在每个 epoch 开始时进行洗牌： train_loader...那就是 3.1 百万个输入值。即使突然转向 1,024 个隐藏特征（这对我们的分类器不起作用），我们将有超过 30 亿个参数。...对于其他权重，我们必须找到一种方法来保持与输入和输出像素相同相对位置对应的条目同步。这意味着我们需要将它们初始化为相同的值，并确保所有这些绑定权重在训练期间网络更新时保持不变。...至少，我们提供给nn.Conv2d的参数是输入特征的数量（或通道，因为我们处理多通道图像：也就是，每个像素有多个值），输出特征的数量，以及内核的大小。
>>> import torch >>> # 模拟4张拥有RGB三个通道且每个通道为(28 x 28)的像素矩阵 >>> a = torch.rand(4, 3, 28, 28) >>> # 读取前2张图片...torch.Size([2, 1, 28, 28]) start: end: step切片方式有很多简写方式，其中 start、end、step 3 个参数可以根据需要选择性的省略，全部省略时即为::...>>> import torch >>> # 模拟4张拥有RGB三个通道且每个通道为(28 x 28)的像素矩阵 >>> a = torch.rand(4, 3, 28, 28) >>> # 读取第一张图片...，取到最后一个元素时 end 可以省略，步长为 1 时 step 可以省略，简写方式总结如表 4.1： [r0vj9bhvkd.png] 「还有点需要注意，在 PyTorch 中切片索引中的步长不能小于...，可以使用...符号表示取多个维度上所有数据，其中维度的数量需要根据规则自动推断：当切片方式出现...符号时，...符号左边的维度将自动对齐到最左边，...符号右边的维度将自动对齐到最右边，此时系统再自动推断
,n 需要注意的是，上述表示的是以向量（Tensor维度为1）作为输入的计算过程，对于由多个向量构成的多维矩阵（Tensor维度大于等于2），计算过程类似，保持向量的组合尺寸，只对向量的不同特征维度进行加权计算...x x x进行一个线性变化，与上文中 h h h的计算方式一致，具体含义： in_features：每个输入样本的大小，对应MLP中当前层的输入节点数/特征维度 out_features：每个输出样本的大小...），每移动一个步长获取一个值，所有的值构成输出的一个通道/特征维度；每个卷积核计算获得一个通道/特征维度 由nn.Conv1d的输出长度计算方式和上图示意可知： 当kernel_size=1，stride...=1，padding=0时，每个卷积核计算后输出数据和输入数据的长度相同，并且一一对应，即 h o j = ∑ s = 1 i c k s x j s h_{oj}=\sum\limits_{s=1}^...{ic}k_{s}x_{js} hoj=s=1∑icksxjs， o j oj oj为第 o o o个卷积核第 j j j个输出值， i c ic ic为输入数据的通道/特征维度， j s js
我们看到的彩色图一般都是多通道的图像, 所谓多通道可以理解为图像由多个不同的图像层叠加而成，最常见的RGB彩色图像由三个通道组成——红色、绿色、蓝色，每个通道都有自己的像素值（也是0到255的范围），三者的组合可以表示出数百万种不同的颜色...每个元素代表权重，用于与输入图像（或前一层的特征图）的对应部分相乘。 卷积核的大小、深度（即通道数）必须与输入数据的深度匹配。例如，处理RGB图像时，卷积核也应有3个通道，分别对应红、绿、蓝通道。...计算输出: 对于窗口覆盖的每个区域： 如果是最大池化，选择窗口内最大的元素作为输出值。 如果是平均池化，计算窗口内所有元素的平均值作为输出值。...构建输出特征图: 将每个窗口计算出的输出值按照窗口滑动的位置放置在输出特征图上，最终形成一个维度减小的特征图。...32, 32) # 例如，一个批次、3个通道、32x32大小的图像 # 通过池化层传递输入张量 output_tensor = max_pool(input_tensor) print("Output
普通卷积的操作分成3个维度，在空间维度(H和W维度)是共享卷积核权重，滑窗相乘求和(融合空间信息)，在输入通道维度是每一个通道使用不同的卷积核参数并对输入通道维度求和(融合通道信息)，在输出通道维度操作方式是并行堆叠...普通卷积层的参数数量 = 输入通道数×卷积核尺寸(如3乘3)×输出通道数(即卷积核个数) + 输出通道数(考虑偏置时） 2，卷积层的输出尺寸该如何计算？...和普通卷积相比，分组卷积将输入通道分成g组，卷积核也分成对应的g组，每个卷积核只在其对应的那组输入通道上做卷积，最后将g组结果堆叠拼接。...由于每个卷积核只需要在全部输入通道的1/g个通道上做卷积，参数量降低为普通卷积的1/g。分组卷积要求输入通道和输出通道数都是g的整数倍。...除了使用转置卷积进行上采样外，在图像分割领域更多的时候一般是使用双线性插值的方式进行上采样，该方法没有需要学习的参数，通常效果也更好，除了双线性插值之外，还可以使用最邻近插值的方式进行上采样，但使用较少
相应的实现方法如下： tensor.new_ones()：new_*() 方法需要输入尺寸大小 # 显示定义新的尺寸是 5*3，数值类型是 torch.double tensor2 = tensor1....new_ones(5, 3, dtype=torch.double) # new_* 方法需要输入 tensor 大小 print(tensor2) 输出结果： tensor([[1., 1., 1...__init__() # 输入图像是单通道，conv1 kenrnel size=5*5，输出通道 6 self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5)...第四步自然就是开始训练网络，指定需要迭代的 epoch，然后输入数据，指定次数打印当前网络的信息，比如 loss 或者准确率等性能评价标准。...GPU ，那么 batch=30 的时候，模型会得到输入输出的大小都是 30。
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