Я получаю ошибку при попытке предсказать одно изображение CNN pytorch

Сообщение об ошибке

Traceback (последний вызов последним): файл «pred.py», строка 134, в output = model(data) Ошибка выполнения: ожидается 4-мерный ввод для 4-мерного веса [16, 3, 3, 3], но получен Вместо этого 3-мерный ввод размера [1, 32, 32].

Код прогноза

      normalize = transforms.Normalize(mean=[0.4914, 0.4824, 0.4467],
                                     std=[0.2471, 0.2435, 0.2616])
train_set = transforms.Compose([
                                 transforms.RandomCrop(32, padding=4),
                                 transforms.RandomHorizontalFlip(),
                                 transforms.ToTensor(),
                                 normalize,
                                     ])

model = models.condensenet(args)
model = nn.DataParallel(model)
PATH = "results/savedir/save_models/checkpoint_001.pth.tar"

model.load_state_dict(torch.load(PATH)['state_dict'])


device = torch.device("cpu")

model.eval()

image = Image.open("horse.jpg")
input = train_set(image)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
        input,
        batch_size=1,shuffle=True, num_workers=1)
for i, data in enumerate(train_loader):
    
    #input_var = torch.autograd.Variable(data, volatile=True)
    #input_var = input_var.view(1, 3, 32,32)
    
    **output = model(data)
topk=(1,5)
maxk = max(topk)

_, pred = output.topk(maxk, 1, True, True)

Я получаю эту ошибку, когда пытаюсь предсказать на одном изображении Сообщение об ошибке формы / размера изображения

Ссылка на сохраненную модель

Репозиторий обучающего кода

Источник

2 ответа

Пожалуйста, раскомментируйте эту строку #input_var = input_var.view(1, 3, 32,32)так что ваш входной размер равен 4.
Я предполагаю, что ваш нет. входных каналов - 3, если его один, тогда используйте input_var = input_var.view(1, 1, 32,32) если серая шкала

Источник

Вместо того, чтобы выполнять цикл for и train_loader, решил эту проблему, просто передав ввод непосредственно в модель. как это

      input = train_set(image)
input = input.unsqueeze(0)
model.eval()
output = model(input)

Подробнее можно узнать здесь ссылка

Источник
Другие вопросы по тегам