自己融合了一个网络模型，在跑的时候出现了错误，希望各位朋友们能给点意见

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下面是我报错的问题。

1. Traceback (most recent call last):
   
2.   File "D:\traffic\proj\traffic_prediction\traffic_prediction\traffic_prediction.py", line 234, in <module>
   
3.     main()
   
4.   File "D:\traffic\proj\traffic_prediction\traffic_prediction\traffic_prediction.py", line 155, in main
   
5.     predict_value = my_net(data, device).to(torch.device("cpu"))  # [0, 1] -> recover
   
6.   File "D:\anaconda\envs\traffic_pred\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1102, in _call_impl
   
7.     return forward_call(*input, **kwargs)
   
8.   File "D:\traffic\proj\traffic_prediction\traffic_prediction\gat.py", line 114, in forward
   
9.     prediction = self.subnet(flow, graph).unsqueeze(2)  # [B, N, 1, C]
   
10.   File "D:\anaconda\envs\traffic_pred\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1102, in _call_impl
    
11.     return forward_call(*input, **kwargs)
    
12.   File "D:\traffic\proj\traffic_prediction\traffic_prediction\gat.py", line 67, in forward
    
13.     outputs = self.multiDimConv(outputs)
    
14.   File "D:\anaconda\envs\traffic_pred\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1102, in _call_impl
    
15.     return forward_call(*input, **kwargs)
    
16.   File "D:\traffic\proj\traffic_prediction\traffic_prediction\advs.py", line 34, in forward
    
17.     x = self.conv(x)
    
18.   File "D:\anaconda\envs\traffic_pred\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1102, in _call_impl
    
19.     return forward_call(*input, **kwargs)
    
20.   File "D:\anaconda\envs\traffic_pred\lib\site-packages\torch\nn\modules\container.py", line 141, in forward
    
21.     input = module(input)
    
22.   File "D:\anaconda\envs\traffic_pred\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1102, in _call_impl
    
23.     return forward_call(*input, **kwargs)
    
24.   File "D:\anaconda\envs\traffic_pred\lib\site-packages\torch\nn\modules\conv.py", line 301, in forward
    
25.     return self._conv_forward(input, self.weight, self.bias)
    
26.   File "D:\anaconda\envs\traffic_pred\lib\site-packages\torch\nn\modules\conv.py", line 298, in _conv_forward
    
27.     self.padding, self.dilation, self.groups)
    
28. RuntimeError: Given groups=1, weight of size [512, 192, 4], expected input[64, 307, 12] to have 192 channels, but got 307 channels instead
    
29. 
    
30. 进程已结束,退出代码1
    

复制代码

我通过GPT尝试修改代码，但是根据GPT修改后，并没有成功，依旧报的是这个错误。
下面是GPT给我的建议。
根据您提供的错误信息，问题依然是第一个卷积层的权重和输入数据的通道数不匹配。错误信息显示，尽管您已经将所有卷积层改为一维卷积，但第一个卷积层的定义仍然是 Conv1d(192, 512, kernel_size=(4,), stride=(2,), padding=(1,))，这意味着它期望输入数据有192个通道，而实际上输入数据有307个通道。

要解决这个问题，请确保第一个卷积层的输入通道数正确设置为307。根据您的模型结构，您需要在 MultiShapeConv 类中做如下修改：

1. python
   
2. Copy code
   
3. class MultiShapeConv(nn.Module):
   
4.     # 其他代码保持不变
   
5. 
   
6.     def __init__(self, ...):
   
7.         # ... 其他初始化代码
   
8.         self.conv = nn.Sequential(
   
9.             nn.Conv1d(307, 512, kernel_size=(4,), stride=(2,), padding=(1,)), # 修改这里
   
10.             nn.BatchNorm1d(512),
    
11.             nn.ReLU(inplace=True),
    
12.             # ... 其他卷积层保持不变
    
13.         )
    
14. 
    
15.     # ... 其他方法保持不变

复制代码

在这里，我将 MultiShapeConv 中第一个卷积层的输入通道数从192更改为307。请确保进行这一修改后重新训练模型，因为网络结构的改变会影响模型的性能。

如果您在修改和训练模型后仍然遇到问题，或者需要更多帮助，请随时告知。

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FishC 发表于 2024-1-19 18:44
根据您提供的错误信息和GPT的建议，问题出在您的第一个卷积层上。根据错误信息，该卷积层期望输入数据有192 ...

这个办法我尝试了，没有用，是否还有其他的解决办法

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AFUL 发表于 2024-1-19 19:21
错误信息你不看吗？
“Given groups=1, weight of size [512, 192, 4], expected input[64, 307, 12] to h ...

是有看到的，但是尺寸我并不想改，所以出了问题