mat1 dim 1 必须匹配 mat2 dim 0 - PyTorch答案

【问题标题】：mat1 dim 1 must match mat2 dim 0 - PyTorchmat1 dim 1 必须匹配 mat2 dim 0 - PyTorch
【发布时间】：2020-12-02 15:56:46
【问题描述】：

我是 PyTorch 的新手，我不断收到错误 mat1 dim1 must match mat1 dim0

这是我的网络代码

class Net(Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        
        self.cnn_layers = Sequential(
            Conv1d(4,4,kernel_size=2, stride=1, padding=1),
            BatchNorm1d(4),
            ReLU(inplace=True),
            MaxPool1d(kernel_size=2,stride=1),
        )
        
        self.linear_layers = Sequential(
            Linear(8267*4,2)
        )
        
    def forward(self, x):
        print(x.shape)
        x = self.cnn_layers(x)
        print(x.shape)
        x = self.linear_layers(x)
        return x

以及打印语句的位置：

torch.Size([8267, 4, 1])
torch.Size([8267, 4, 1])

有什么帮助/建议吗？

【问题讨论】：

标签： python pytorch conv-neural-network

【解决方案1】：

假设8267 是您的批量大小。你的 CNN 的输出是8267x4x1。所以你首先需要将dim=1 和dim=2 扁平化为一个维度来得到一个形状8267x4。然后下一层（密集）将需要4 神经元。

self.cnn_layers = Sequential(
    Conv1d(4, 4, kernel_size=2, stride=1, padding=1),
    BatchNorm1d(4),
    ReLU(inplace=True),
    MaxPool1d(kernel_size=2, stride=1))
    
self.linear_layers = Sequential(
    Flatten(),
    Linear(4, 2))

【讨论】：