功能线性层的尺寸不匹配

Question

很抱歉，这可能是一个以前已经回答过的简单问题，但我找不到答案。我正在尝试使用 CNN 提取特征，然后将其输入到输出 2 个变量的 FC 网络中。我正在尝试使用功能性线性层作为动态处理扁平化特征的方法。 self.cnn 是一个 Sequential 容器，最后一层是 nn.Flatten()。当我在 CNN 之后打印 x 的大小时，我看到它是 15x152064，所以我不清楚为什么 F.linear 层无法运行并出现以下错误。任何帮助将不胜感激。

运行时错误：大小不匹配，得到 15、15x152064,2

x = self.cnn(x)
batch_size, channels = x.size()
x = F.linear(x, torch.Tensor([256,channels]))
y_hat = self.FC(x)

Answer 1

torch.Tensor([256, channels]) 不会创建大小为 (256, channels) 的张量，而是创建包含值 256 和 channels 的一维张量。我不知道你想如何初始化你的权重，但有几个选项：

# Identity transform:
x = F.linear(x, torch.ones(256,channels))
# Random transform :
x = F.linear(x, torch.randn(256,channels))

功能线性层的尺寸不匹配

Size Mismatch for Functional Linear Layer

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