pytorch神经网络，解决输入图像大小不匹配问题 size mismatch

最新推荐文章于 2025-02-10 11:39:52 发布
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分类专栏： Machine & Deep Learning 文章标签： pytorch 神经网络
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xiangyong58/article/details/103822960
在使用PyTorch构建神经网络时遇到RuntimeError: size mismatch错误，问题源于输入图像尺寸与模型参数不一致。解决方案是检查并调整模型层的设置，确保输入与层之间的维度匹配。

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

问题如下：RuntimeError: size mismatch, m1: [4 x 512], m2: [64 x 128]……

RuntimeError: size mismatch, m1: [4 x 512], m2: [64 x 128] at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1573049304260/work/aten/src/THC/generic/THCTensorMathBlas.cu:290
RuntimeError: size mismatch, m1: [4 x 512], m2: [256 x 128] at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1573049304260/work/aten/src/THC/generic/THCTensorMathBlas.cu:290

 

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import torch
# 引入torch.nn并指定别名
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        # nn.Module子类的函数必须在构造函数中执行父类的构造函数
        super(Net, self).__init__()
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class NeuralNetwork(nn.Module): def __init__(self, input_dim=8): super().__init__() self.linear_relu_stack = nn.Sequential( CustomizedLinear(input_dim, 30), nn.ReLU(), CustomizedLinear(30, 1) ) def forward(self, x): # x.shape [batch size, 8] logits = self.linear_relu_stack(x) # logits.shape [batch size, 1] return logits 这段代码里input_dim是什么东西
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