使用BN時ValueError: expected 2D or 3D input (got 4D input)的可能原因
可能原因在於應該使用
BatchNorm2d
而你使用了
BatchNorm1d
如果是BatchNorm1d的話，input的形狀應該是：
Input: :math:`(N, C)` or :math:`(N, C, L)`
如果是BatchNorm2d的話，input的形狀應該是：
Input: :math:`(N, C, H, W)`
除此之外，還有BatchNorm3d，input的形狀應該是：
Input: :math:`(N, C, D, H, W)`
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python出現ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead相關的錯誤
具體報錯為： ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead：Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single
python 使用sk_learn 遇到 問題ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead:
這裡我找到我的問題是： 使用的是一個新的scikit學習版本，它丟擲了一個錯誤，因為在新版本中，所有東西都必須是一個二維矩陣，甚至是一個列或行。 它甚至說:用陣列來重塑你的資料。如果您的資料有一個單獨的特性或陣列，那麼重構(-1，1)。重構(1，-1)如果它包含
pytroch forward() missing 1 required positional argument: 'input'的一個可能原因
vgg16=torchvision.models.vgg16(pretrained=True) class NET(nn.Module): def __init__(self):
Pytorch RuntimeError: should contain 1 elements not 64/ValueError: expected 4D input (got 2D input)
在執行pytorh的過程中一次產生了如題兩個錯誤，錯誤來自於nn.BatchNorm2d(N)，其中N=channels 然而輸入必須是一個四維Tensor，在我的程式中輸入Tensor是一個1*47的向量，一個batchsize=100，所以起初的輸入是一個100*47的
pytorch報錯：ValueError: Expected more than 1 value per channel when training, got input size [1, 768,1
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error: expected ‘=’, ‘,’, ‘;’, ‘asm’ or ‘__attribute__’ before 報錯
gcc編譯時會報：“error: expected ‘=’, ‘,’, ‘;’, ‘asm’ or ‘__attribute__’ before”錯。 解決方法：新增如下巨集定義。 #define bool int #define true 1 #define false 0 然後再編
python各種問題:'NoneType' object has no attribute 'shape';Expected 2D array, got 1D array instead:
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