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问题描述：在使用CIFAR-10彩色图片训练，其中定义输入层的形状为
[3072]的时候，出现卷积层输入的形状不为4维或者5维的错误。 -
报错信息：
/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/paddle/fluid/nets.py in img_conv_group(input, conv_num_filter, pool_size, conv_padding, conv_filter_size, conv_act, param_attr, conv_with_batchnorm, conv_batchnorm_drop_rate, pool_stride, pool_type, use_cudnn)
229 param_attr=param_attr[i],
230 act=local_conv_act,
--> 231 use_cudnn=use_cudnn)
232
233 if conv_with_batchnorm[i]:
/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/paddle/fluid/layers/nn.py in conv2d(input, num_filters, filter_size, stride, padding, dilation, groups, param_attr, bias_attr, use_cudnn, act, name)
1639 'groups': groups,
1640 'use_cudnn': use_cudnn,
-> 1641 'use_mkldnn': False
1642 })
1643
/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/paddle/fluid/layer_helper.py in append_op(self, *args, **kwargs)
48
49 def append_op(self, *args, **kwargs):
---> 50 return self.main_program.current_block().append_op(*args, **kwargs)
51
52 def multiple_input(self, input_param_name='input'):
/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/paddle/fluid/framework.py in append_op(self, *args, **kwargs)
1205 """
1206 op_desc = self.desc.append_op()
-> 1207 op = Operator(block=self, desc=op_desc, *args, **kwargs)
1208 self.ops.append(op)
1209 return op
/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/paddle/fluid/framework.py in __init__(***failed resolving arguments***)
654 if self._has_kernel(type):
655 self.desc.infer_var_type(self.block.desc)
--> 656 self.desc.infer_shape(self.block.desc)
657
658 def _has_kernel(self, op_type):
EnforceNotMet: Conv intput should be 4-D or 5-D tensor. at [/paddle/paddle/fluid/operators/conv_op.cc:47]
PaddlePaddle Call Stacks:
0 0x7f8683d586b6p paddle::platform::EnforceNotMet::EnforceNotMet(std::__exception_ptr::exception_ptr, char const*, int) + 486
1 0x7f86845cf940p paddle::operators::ConvOp::InferShape(paddle::framework::InferShapeContext*) const + 3440
2 0x7f8683e00f86p paddle::framework::OpDesc::InferShape(paddle::framework::BlockDesc const&) const + 902
- 问题复现：在定义网络的输入层的时候，使用
fluid.layers.data接口定义输入数据的时，设置shape的值为[3072]，在启动训练的时候出错。错误代码如下：
def inference_network():
images = fluid.layers.data(name='pixel', shape=[3072], dtype='float32')
predict = vgg_bn_drop(images)
return predict
- 解决问题：在使用
fluid.layers.data接口定义图片输入层时，设置shape应该的是[通道数, 宽, 高]，所以设置为[3, 32, 32]。正确代码如下：
def inference_network():
images = fluid.layers.data(name='pixel', shape=[3, 32, 32], dtype='float32')
predict = vgg_bn_drop(images)
return predict
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问题拓展：在定义输出层的，其中参数
shape的值应该是输出数据的形状，而不是大小。在V2版本的接口是设置大小，所以有些用户会误以为Fluid也是设置输入的大小，所以会导致错误。 -
问题分析：PaddlePaddle团队对PaddlePaddle框架的优化速度较快，很多接口也采用更加容易理解的方法进行了重新，此时就有可能会造成与此前版本不一致的情况，请移步阅读PaddlePaddle Fluid版本的文档：
http://www.paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.1/beginners_guide/index.html