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RuntimeError: Given groups=1, weight of size 64 128 1 7, expected input[16,

2021-11-18 2584

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简介： RuntimeError: Given groups=1, weight of size 64 128 1 7, expected input[16,

如果输入和输出匹配的情况下有这样的错误，请检查在定义卷积的时候有没有名字重复的，

例：

("2conv1,3_bn1", ConvBN(channelNum * 4, channelNum * 2, [1, 3])),

2conv1,3_bn1这个是定义卷积的名字，如果存在重复的，则可能引起这样的错误。

AI浩

一个处女座的程序猿

成功解决TypeError: sequence item 0: expected str instance, list found

一个处女座的程序猿

591 0 0

程序员行者孙

1月前

Linux Windows

【已解决】ValueError: num_samples should be a positive integer value, but got num_samples=0

程序员行者孙

42 0 0

一个处女座的程序猿

成功解决TypeError: sequence item 0: expected str instance, bytes found

一个处女座的程序猿

1004 0 0

成功解决TypeError: sequence item 0: expected str instance, bytes found

LiBiGo

Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size

因为模型中用了batchnomolization，训练中用batch训练的时候当前batch恰好只含一个sample，而由于BatchNorm操作需要多于一个数据计算平均值，因此造成该错误。

LiBiGo

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是陈过过啊

机器学习/深度学习数据采集

ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [140, 1120] 怎么解决？

这个错误通常发生在机器学习模型的训练中，它表示输入数据的样本数量不一致。在你的情况下，你的输入数据中有两个变量，一个变量的样本数量为140，另一个变量的样本数量为1120，因此这个错误就出现了。为了解决这个问题，你需要确保所有输入变量的样本数量是相同的。你可以通过以下几种方式来解决这个问题：检查数据：检查数据是否正确加载，可能会导致数据样本数量不一致。数据清洗：检查是否有重复的样本或者缺失的样本，如果有则需要对数据进行清洗。数据对齐：如果你使用了多个数据源，那么你需要对它们进行对齐以确保它们的样本数量一致。数据重采样：如果数据中有不均衡的样本数量，你可以考虑使用数据重采样方

是陈过过啊

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是陈过过啊

PyTorch 算法框架/工具

Please ensure they have the same size. return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction) 怎么解决？

这个通常是由于 input 和 target 张量的维度不匹配导致的，因此可以通过调整它们的维度来解决。

是陈过过啊

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壹佰、

TensorFlow 算法框架/工具

解决TypeError: tf__update_state() got an unexpected keyword argument ‘sample_weight‘

壹佰、