ConV-1d遇到的数据维度问题

最新推荐文章于 2023-11-13 00:00:52 发布

小张的进步之旅

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文章标签：神经网络人工智能深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44897685/article/details/131582684

版权

swap.py maybe unsupport torch-1.11.0 · Issue #161 · YuvalNirkin/fsgan · GitHub

首先贴出解决方案：

在做spatio-temporal问题的时候，在数据维度上遇到问题：

RuntimeError: Expected 2D (unbatched) or 3D (batched) input to conv1d, but got input of size: [64, 32, 207, 13]

仔细检查了数据的维度，后来又使用了github上原数据集，但是还是在报错。

后来发现是Conv-1d和Conv-2d的问题，其实在这个代码包底下也有很多人提出了疑问。

gated TCN中一个用的是Conv-2d，一个用的是Conv-1d，是出于什么考虑呢 · Issue #18 · nnzhan/Graph-WaveNet · GitHub

解决方法1：

在这里我将ConV-1d都换成了ConV-2d，目前代码是可以运行的。我使用的pytorch是2.0.1

贴出网友的回答是：

nn.Conv1d</

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26-Conv1d、Conv2d与Conv3d详解

zqb_123的博客

03-18

146

CNN是深度学习的重中之重，而conv1D，conv2D，和conv3D又是CNN的核心，所以理解conv的工作原理就变得尤为重要，卷积中几个核心概念如下。卷积运算：卷积核在输入信号（图像）上滑动，相应位置上进行乘加。卷积核：又称为滤波器，过滤器，可认为是某种特征。卷积过程类似于用一个模版去图像上寻找与它相似的区域，与卷积核模式越相似，激活值越高，从而实现特征提取。卷积维度：一般情况下，卷积核在几个维度上滑动就是几维卷积。

torch.nn.conv1d报错SyntaxError: invalid character in identifier

qq_39235087的博客

08-07

353

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pytorch报错 ConvTranspose1d object has no attribute padding_mode

岁月如歌

06-04

1380

‘ConvTranspose1d’ object has no attribute 'padding_mode’错误：https://github.com/NVIDIA/tacotron2/issues/182 解决方法： Using torch 1.1.0.dev20190512 and waveglow_256channels.pt I was still getting this error. Following @apsears I managed to get it working. Here a

傻瓜式讲解Conv1D家族-系列1-Conv1d

小黑的专栏

02-25

2619

========================= 这篇博客主要是讲解 Conv1d ======================= 处理一维数据如文本或者语音时，需要用到一维卷积，综合网上各种资料和自己的理解，尽可能傻瓜式的说明Conv1d的过程，从而说明 ConvTranspose1d的运算过程，并且用 Pytorch验证。 Pytorch 的 Conv1d 的官方文档: https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Conv1d.html.

Pytorch中的Conv1d和Conv3d

a171232886的博客

11-22

2431

Pytorch中的Conv1d和Conv3dConv1dConv3d参考 Conv1d torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros') 和Conv2d处理[N,C,H,W]相比，只是处理处理的数据为[N,C,L]，其余相同。 >>> x = torch.ones([1,5,7]

pytorch框架:conv1d、conv2d的输入数据维度是什么样的

weixin_43960370的博客

04-18

8015

具体来说，Conv1d 模块会对第二维和第三维分别进行一维卷积操作，保留第一维（即批次大小）不变，输出一个新的三维张量，形状为 (batch_size, out_channels, new_sequence_length)，其中 out_channels 表示卷积核的数量，new_sequence_length 表示卷积后的序列长度。sequence_length 表示当前输入数据的序列长度，对于文本分类任务通常为词向量的长度，对于时序信号处理任务通常为时间序列的长度，对于图像分类任务通常为图像的高或宽。

对tensorflow中tf.nn.conv1d和layers.conv1d的区别详解

12-20

在TensorFlow中，进行一维卷积操作时，有两个主要的函数可以使用：tf.nn.conv1d和layers.conv1d。虽然它们都能处理一维卷积任务，但它们之间存在一些差异，这些差异主要体现在使用场景、灵活性以及底层实现上。 ...

基于Keras中Conv1D和Conv2D的区别说明

09-16

`Conv1D`和`Conv2D`的主要区别在于它们处理的数据维度。`Conv1D`主要用于一维数据，如时间序列分析、文本分类等，而`Conv2D`则用于二维数据，如图像处理。 1. 数据维度： - `Conv1D`：该层接受一维输入，形状通常...

pytorch中nn.Conv1d的用法详解

09-18

在PyTorch中，`nn.Conv1d`是用于一维卷积操作的模块，它在处理序列数据，如音频信号、时间序列分析或者文本数据时非常有用。本篇文章将详细解析`nn.Conv1d`的用法及其在实际代码中的应用。一、`nn.Conv1d`的基本...

【已解决】RuntimeError: Expected 3D (unbatched) or 4D (batched) input to conv2d, but got input of size

最新发布

BetrayFree的博客

11-13

1万+

再说一下这样做的问题：对于cv的网络来说，至少在这个网络中输入的是x，也就是初始特征，对于图来说初始特征一般是这样的【个数，通道，长，宽】，一般的是像素表示长和宽，不过这不重要，重要的是我们在这里可以和明显的看到是需要四个维度的，但是为什么说三个也可以呢？我们可以看到官方文档对于conv1d和conv2d的解释，也就是输入和输出是有限制的，自然而然的也应该有两种办法：1、改输入；因为输入的时候肯定是符合初始的特征格式【个数，通道，长，宽】的呀，哦，我们发现，我们为了方便中间的处理做了这样一个操作。

【pytorch | bug | 版本不兼容】：RuntimeError: Expected 2D (unbatched) or 3D (batched) input to conv1d, but g

你的问题在于，读书太少而想得太多。

05-01

7337

解决【pytorch | bug | 版本不兼容】：RuntimeError: Expected 2D (unbatched) or 3D (batched) input to conv1d, but got input of size: [4, 128, 160, 120]

ValueError: expected 2D or 3D input (got 4D input)

qq_37858023的博客

05-01

1万+

通过查看代码找到了问题所在是因为使用了不正确的BatchNorm函数原因分析我们可以看到官方文档对于BatchNorm1d的解释 BatchNorm1d 显然需要输入的是二维或者三维，但是我们有一个四维的输入那么我们可以查看BatchNorm2d的官方解释 BatchNorm2d 可以接受四维输入，解决方法根据上述分析，把BatchNorm1d改为BatchNorm2d即可 ...

使用BN时ValueError: expected 2D or 3D input (got 4D input)的可能原因

york1996的博客

11-18

2万+

可能原因在于应该使用 BatchNorm2d 而你使用了 BatchNorm1d 如果是BatchNorm1d的话，input的形状应该是： Input: :math:`(N, C)` or :math:`(N, C, L)` 如果是BatchNorm2d的话，input的形状应该是： Input: :math:`(N, C, H, W)` 除此之外，还有BatchNorm3...

神经网络入门（完结版）

Kunjpg的博客

09-01

706

神经网络的基本骨架。

Python：torch.nn.Conv1d(), torch.nn.Conv2d()和torch.nn.Conv3d()函数理解

qudunan6468的博客

10-05

850

在torch中的卷积操作有三个，torch.nn.Conv1d(),torch.nn.Conv2d()还有torch.nn.Conv3d(),这是搭建网络过程中常用的网络层，为了用好卷积层，需要知道这些参数代表的含义。这三种不同的卷积的输入参数是相同的,所以只看一个就可以。这里面的参数网上有很多说明，重点是怎么理解和使用。

Pytorch中的Conv1d()和Conv2d()函数

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潘多拉星系的专栏

10-21

2万+

文章目录一、Pytorch中的Conv1d()函数二、Pytorch中的Conv2d()函数三、Pytorch中的MaxPool1d()函数四、pytorch中的MaxPool2d()函数参考资料一、Pytorch中的Conv1d()函数 class torch.nn.Conv1d( in_channels, out_channels, kernel_size, strid...

RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR

weixin_43870390的博客

10-23

639

cudnn用来加速模型，benchmark打开会对卷积网络进行加速推理，速度大约是2倍？benchmark关闭，不对卷积网络进行加速，上述卷积代码不报错；在相同的环境，使用相同的代码跑，前几天不报错，今天突然报错了；理论上讲不是CUDA、cudnn、pytorch版本的问题；在模型加载为分布式模型后，添加 torch.backends.cudnn.benchmark=False，可解决问题；解释：如上所示在某个文件中的F.conv1d报错。

pytorch BN层报错：ValueError: expected 4D input (got 2D input)

Hello Word!

05-20

9213

报错： Traceback (most recent call last): File "train_noPfc.py", line 201, in <module> main(args_) File "train_noPfc.py", line 160, in main f_masked, focc_masked, output, output_occ, f_diff, out = backbone(img1, img2) File "/home/user1/min

pytorch中的Conv1d、Conv2d、Conv3d

wwyy2018的博客

09-11

5585

修改时间：①19/9/11 一、一维卷积 Conv1d 一维卷积常用于序列模型，自然语言处理领域。输入输出数据格式： in/out:（batch_size , channel , length） torch.nn.modules.conv.Conv1d def __init__(self, in_channels: int, out_...

nn.Conv1d 报错维度为0

06-13

nn.Conv1d 是 PyTorch 中的一种卷积层，它的作用是对一维信号进行卷积操作。如果在使用 nn.Conv1d 时出现维度为0的错误，一般有以下几种可能情况： 1.输入数据的维度不正确，可能是输入数据的长度为0，或者输入数据的维度与卷积核的维度不匹配。 2.卷积核的维度不正确，可能是卷积核的长度为0，或者卷积核的维度与输入数据的维度不匹配。 3.步长（stride）或填充（padding）的设置不正确，导致输出的维度为0。你可以检查一下以上几种情况，看看是不是其中的某一种导致了维度为0的错误。如果无法解决问题，可以将代码和错误信息提供出来，我可以帮你进一步分析。