YOLOv5 模型剪枝RuntimeError: Given groups=1, weight of size [512, 1024, 1, 1], expected input[1, 512, 8

最新推荐文章于 2025-03-14 08:00:00 发布
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分类专栏： yolo v5 文章标签： 剪枝 深度学习 python
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本文介绍了如何解决在将GitHub上的YOLOv5模型进行数据集适配时遇到的RuntimeError，重点在于修改`--cfg`参数并修复模型输入通道数不匹配的问题。只需调整`models/yolov5s.yaml`中默认配置，以适应新的数据输入维度。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在github上直接下载的YOLOv5模型剪枝的代码，修改成自己的数据集后，运行train.py出现：RuntimeError: Given groups=1, weight of size [512, 1024, 1, 1], expected input[1, 512, 8, 8] to have 1024 channels, but got 512 channels instead

parser.add_argument('--cfg', type=str, default='models/yolov5s.yaml', help='model.yaml path')

修改if name == ‘main’:里的
cfg的dafault为‘models/yolov5s.yaml’即可

【yolo系列：RuntimeError: Given groups=1, weight of size [64, 3, 4, 4]报错修改方法大全】
weixin_47869094的博客
08-17 3781
这里直接放出我的报错截图，以及错误原因。在添加c3c2模块的时候，配置文件虽然修改了，但是没有在两个if m in 这两段里面都添加找个模块所以报错，如果单独添加其中一个，那么分别报错RuntimeError: Given groups=1, weight of size以及 no module ”c2“解决办法就是都添加，在下面照片里面的两个地方都添加c3c2模块名字，就可以解决这个问题。
YOLOV8 添加自己的模块报错记录
weixin_53950339的博客
03-03 287
解决代码缝合过程中的报错，记录自己的踩坑历史
【已解决】RuntimeError: Given groups=1, weight of size [512, 1024, 3, 3], expected input[1, 640, 8, 8]
weixin_44718503的博客
11-19 1946
权重维度：[512, 1024, 3, 3]，意味着有512个输出通道（或卷积核），每个卷积核期望有1024个输入通道，卷积核的尺寸是3x3。卷积层期望的输入通道数是1024，但实际提供的只有640。这表明在模型的前一层和当前层之间，通道数丢失了。输入张量维度：[1, 640, 8, 8]，表示输入张量有1个批次，640个通道，特征图尺寸是8x8。这个错误发生在卷积层接收到的输入张量与其权重期望的通道数不一致时。主要是受到了大佬这篇博文的启发。
【Bug】RuntimeError:输入和权重维度不匹配
最新发布
weixin_59422604的博客
03-14 367
在 PyTorch 中，当你遇到权重（weight）的通道数与输入张量（input tensor）的通道数不匹配的错误时，你不能直接“修改权重的通道数”，因为权重的形状是在定义卷积层时就已经固定的。相反，你需要确保你的输入张量的通道数与卷积层期望的通道数相匹配。注意，更改 in_channels 参数将要求你重新初始化这个卷积层的权重，或者如果你是在加载一个预训练的模型，你需要确保新权重与你的输入数据兼容。
RuntimeError: Given groups=1, weight of size [512, 1024, 1, 1], expected input[1, 512, 8, 8] to have
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qq_44866009的博客
11-27 1万+
RuntimeError: Given groups=1, weight of size [512, 1024, 1, 1], expected input[1, 512, 8, 8] to have 1024 channels, but got 512 channels instead 我们可以看到默认的模型配置文件yaml路径没有指定 然后我们指定一个之后 然后就可以正常运行了，若是数据集下载出现如下问题 则可以下载给定的下载路径上的压缩包，并将其解压到当前项目所在路径的同级目录下即可 若是报错
【Given groups=1, weight of size [512, 1024, 1, 1], expected input[1, 256, 8, 8] to have 1024
qq_51342436的博客
04-28 916
之前把yolov5的s,m,l,x模型都跑了一遍，这几天换成yolov8,把n,x,m,l,x也都跑了一次，为了做一个对照，我便去官网那找了yolov5n.yaml，但是调试完参数之后报错。将下面的代码复制到yolov5n.yaml后可以正常跑通了，给大家伙一个简单思路，这可能也只适用于我的情况。在网上查了一下也没找到很好的方法，后面我就用原来yolov5s.yaml复制了除了开头参数的代码。
yolov5运行问题
HUGO-42078367的博客
12-08 2294
2.RuntimeError: Given groups=1, weight of size [512, 1024, 1, 1], expected input[1, 512, 8, 8] to have 1024 channels, but got 512 channels instead 问题描述： 运行yolov5下面Tags5的代码出现问题： Traceback (most recent call last): File "/media/ls/娱乐/yolov5/yolov5-5.0/train
Given groups=1,weight of size[512,1024,1,1],expected input[8, 320, 20, 20] to have 1024 channels, bu
qq_45825952的博客
11-16 8270
关于通道不匹配问题的解决： RuntimeError: Given groups=1, weight of size [512, 1024, 1, 1], expected input[8, 320, 20, 20] to have 1024 channels, but got 320 channels instead
pytorch报错：RuntimeError: Given groups=1, weight of size 10 3 3 3, expected input[1, 12, 12, 3]
qq_35027690的博客
12-28 1万+
在mtcnn人脸检测中，网络训练时报以下错误： 后来找到原因如下： 图片经过处理后的数据格式是 NHWC，而pytorch输入图片的格式要求是NCHW，需要转化一下。有两种方法： 一是用下列方法： import torch image = torch.randn(1,12 ,12, 3) image = image.permute(0,3,1,2) print(image.shape)#([1,...
yolov8剪枝出现如下错误：RuntimeError: Given groups=1, weight of size [64, 64, 3, 3], expected input[16, 32, 60, 84] to have 64 channels, but got 32 channels instead，怎么解决
07-14
1. 确保剪枝操作与模型的结构相匹配。确保剪枝操作只应用于卷积层的通道维度，而不是其他维度。 2. 检查剪枝操作后的模型结构是否正确。确保剪枝操作后每个卷积层的输入通道数与剪枝后的通道数相匹配。 3. 如果你是...
Yolov5目标检测模型运行遇到的相关问题汇总
baidu_35536188的博客
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yolov5运行常见错误
YOLOV5使用过程中可能出现的问题及解决方法
sixian666的博客
07-09 6554
我尝试过YOLOV5 v5.0 和 YOLOV5 v6.0，都出现了一些问题（小声嘀咕：我刚开始搜索报错原因得到是github社区上作者的回答，结果把它他提供的解决方法都试了一遍，一点作用没有，最后面向csdn解决了问题）所以在此做一个亲测有用的博客的总结1）AttributeError: 'Upsample' object has no attribute 'recompute_scale_factor'(6条消息) YOLOV5 训练好模型测试时出现问题：AttributeError: ‘Upsampl
YOLOv5模型剪枝压缩转载与学习笔记
dujuancao11的博客
09-22 2497
YOLOv5模型剪枝压缩_IEEE_FELLOW的博客-优快云博客_yolov5剪枝 yolov5s是非常优秀的轻量级检测网络，但是有时候模型依然比较大。 减少运算： 原因：缩减网络输入大小，但是单纯降低输入来减少运算，例如640降低到320，对检测效果损失很大，同时模型体积依然是14M左右。 改进：可以通过添加L1正则来约束BN层系数，使得系数稀疏化，通过稀疏训练后，裁剪掉稀疏很小的层，对应激活也很小，所以对后面的影响非常小，反复迭代这个过程，可以获得很compact的模型，步骤基本是这样..
解决：yolov7 RuntimeError: Given groups=1, weight of size [1, 64, 1, 1], expected input[1, 256, 64, 64]
weixin_44813538的博客
07-21 2073
将填入的注意力机制SEAttention，改为相对应yolov7.yaml修改的名称。1. 问题：在添加注意力机制时，出现问题。2. 解决：在yolo.py文件中进行修改。
【yolov5】RuntimeError: Given groups=1, weight of size [24, 64, 1, 1], expected input[1, 128, 32, 32]
woyuxian的博客
05-25 1399
图1中出现的问题是因为图2中红线标的层数没加1，因为加了第一条红线的一层，所以以下都要加1。
yolov5代码显示通道数错误问题RuntimeError: Given groups=1, weight of size 64
weixin_45459097的博客
09-01 5326
问题： 运行train.py时显示通道数错误问题RuntimeError: Given groups=1, weight of size 64 4 7 7, expected input[1, 5, 206, 206] to have 4 channels, but got 512 channels instead。 解决方法： 修改之前的代码： 修改之后的代码： .........
RuntimeError Given transposed=1, weight of size, expected input to have 53 channels通道不一致
qq_41749811的博客
08-06 2784
通道不一致
RuntimeError: Given groups=1, weight of size [32, 32, 1, 1], expected input[1, 64, 28, 28] to have 3
m0_45924886的博客
05-07 5546
报错：RuntimeError: Given groups=1, weight of size [32, 32, 1, 1], expected input[1, 64, 28, 28] to have 32 channels, but got 64 channels instead。报此类错误是前后卷积层的通道不匹配，比如这里期望输入的通道是32，而上一层卷积传入的通道却是64，所以更改后面的输入通道即可。
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