このエラーは通常、畳み込み層の入力チャネル数と畳み込みカーネルのチャネル数の不一致によって発生します。具体的には、コンボリューション カーネルのチャネル数は、入力テンソルのチャネル数と同じである必要があります。
コードでは、畳み込み層の畳み込みカーネル サイズは です[8, 1, 3, 3]。ここで、2 番目の次元のサイズは 1 です。これは、畳み込みカーネルが単一チャネル入力にのみ適していることを意味します。ただし、入力テンソルのサイズは で[1, 3, 512, 512]、2 番目の次元のサイズは 3 です。これは、テンソルに 3 チャネルの画像データが含まれていることを意味します。したがって、コンボリューション カーネルと入力テンソルのチャネル数が一致せず、エラーが発生します。
この問題を解決するには、コンボリューション カーネルのサイズを変更して、マルチチャネル入力に適したものにすることができます。具体的には、次のようにコンボリューション カーネルの 2 番目の次元のサイズを 1 から 3 に変更できます。
import torch.nn as nn
# 创建一个卷积层，使用大小为 [8, 3, 3, 3] 的卷积核
conv_layer = nn.Conv2d(3, 8, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
上記のコードでは、畳み込み層の入力チャネル数を 3 に、畳み込みカーネルのサイズを に設定し[8, 3, 3, 3]、畳み込みカーネルが 3 チャネルを含む画像データを処理できるようにします。
コンボリューション カーネルのサイズを変更したくない場合は、入力テンソルをシングル チャネル グレースケール イメージに変換し、現在のコンボリューション レイヤーを使用して処理することもできます。具体的には、次のように PyTorch のrgb2gray関数を使用して RGB 画像をグレースケール画像に変換できます。
import torch.nn.functional as F
# 将 RGB 图像转换为灰度图像
gray_img = F.rgb2gray(rgb_img)
# 使用卷积层处理灰度图像
output = conv_layer(gray_img)
上記のコードでは、まずPyTorch のrgb2gray関数を使用してrgb_imgRGB 画像をグレースケール画像に変換しますgray_img。次に、現在の畳み込み層を使用してグレースケール画像を処理しますgray_img。このアプローチでは、カラー画像のすべてのチャネルが 1 つのチャネルに圧縮されるため、情報が失われる可能性があることに注意してください。したがって、畳み込み層を使用してカラー イメージを処理する必要がある場合は、最初の方法を使用することをお勧めします。これは、畳み込みカーネルのサイズを変更して、マルチチャネル入力に適したものにするというものです。