如何在pytorch中输入矩阵到CNN

Question

我是 pytorch 的新手，我想弄清楚如何将矩阵而不是图像输入 CNN。我尝试了以下方法，但出现了一些错误。我将我的数据集定义如下：

class FrameDataSet(tud.Dataset):
    def __init__(self, data):
        targets = data['class'].values.tolist()
        features = data.drop('class', axis=1).astype(np.int64).values

        self.datalist = features.reshape((-1, feature_num, frame_size))
        self.labellist = targets

    def __getitem__(self, index):
        return torch.Tensor(self.datalist[index].astype(float)), self.labellist[index]

    def __len__(self):
        return self.datalist.shape[0]

我的 CNN 是：

self.conv = nn.Sequential(
        nn.Conv2d(1, 12, 3),
        nn.ReLU(True),
        nn.MaxPool2d(3, 3))
self.fc1 = nn.Linear(80, 100)
self.fc2 = nn.Linear(100, 30)
self.fc3 = nn.Linear(30, 5)

但是当数据输入到CNN时，报错带来：

File "/home/sparks/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/torch/nn/functional.py", line 48, in conv2d raise ValueError("Expected 4D tensor as input, got {}D tensor instead.".format(input.dim())) Expected 4D tensor as input, got 3D tensor instead.

Answer 1

您的输入可能缺少一维。应该是：

(batch_size, channels, width, height)

如果批处理中只有一个元素，则张量必须适合您的情况

e.g (1, 1, 28, 28)

因为您的第一个 conv2d 层需要单通道输入。

如何在pytorch中输入矩阵到CNN

How to input a matrix to CNN in pytorch

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