Conv1d 的以下实现有什么问题？

Question

我正在尝试使用批量归一化实现 Conv1d 层，但我不断收到以下错误：

RuntimeError                              Traceback (most recent call last)
<ipython-input-32-ef6e122ea50c> in <module>()
----> 1 test()
      2 for epoch in range(1, n_epochs + 1):
      3   train(epoch)
      4   test()

7 frames
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/torch/nn/modules/conv.py in _conv_forward(self, input, weight, bias)
    258                             _single(0), self.dilation, self.groups)
    259         return F.conv1d(input, weight, bias, self.stride,
--> 260                         self.padding, self.dilation, self.groups)
    261 
    262     def forward(self, input: Tensor) -> Tensor:

RuntimeError: Expected 3-dimensional input for 3-dimensional weight [25, 40, 5], but got 2-dimensional input of size [32, 40] instead

使用 DataLoader class 以 32 个为一组传递数据，它有 40 个特征和 10 个标签。这是我的模型：

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        #self.flatten=nn.Flatten()
        self.net_stack=nn.Sequential(
            nn.Conv1d(in_channels=40, out_channels=25, kernel_size=5, stride=2), #applying batch norm
            nn.ReLU(),
            nn.BatchNorm1d(25, affine=True),
            nn.Conv1d(in_channels=25, out_channels=20, kernel_size=5, stride=2), #applying batch norm
            nn.ReLU(),
            nn.BatchNorm1d(20, affine=True),
            nn.Linear(20, 10),
            nn.Softmax(dim=1))

    def forward(self,x):
        #x=torch.reshape(x, (1,-1))
        result=self.net_stack(x)
        return result

我已经尝试在其他答案中给出，例如解压缩输入张量，但是 none 此类问题中的模型使用的是 Conv1d 和 batchnorm1d，因此我无法将问题缩小到必须是哪一层导致错误。我刚开始使用 Pytorch 并能够实现一个简单的线性 NN 模型，但是我在对相同数据使用卷积神经网络时遇到了这个错误。

Answer 1

您需要为输入添加批次维度（同时更改输入通道数）。

conv1d 层接受形状为 [B, C, L] 的输入，其中 B 是批量大小，C 是通道数，L 是你输入的width/length。此外，您的 conv1d 层需要 40 个输入通道：

nn.Conv1d(in_channels=40, out_channels=25, kernel_size=5, stride=2)

因此，您的输入张量 x 必须具有 [B, 40, L] 形状，而现在它具有 [32, 40].

形状

尝试：

def forward(self,x):
    result=self.net_stack(x[None])
    return result

您将收到另一个错误，抱怨尺寸不匹配，建议您需要将输入通道数更改为 40。

Conv1d 的以下实现有什么问题？

what is wrong with the following implementation of Conv1d?

python

conv-neural-network

pytorch

batch-normalization