用于CIFAR10和FMNIST的深度学习CNN网络

Question

我写了一段代码，在CIFAR10或FMNIST上训练和评估CNN模型。cifar可以工作，但是当尝试在fmnist上使用我的函数时，我得到了错误: RuntimeError:给定的groups=1，大小为32，3，3，3的权重，期望input4，1，28，28有3个通道，但得到1个通道

你能猜出问题出在哪里吗？我不知道该怎么做才能修复它。我知道维度或输入数据的方式有一些问题。提前感谢！

Answer 1

据我从你的问题可以理解，你正在尝试预测一个DNN，该DNN是为尺寸为3x32x32的输入图像构建的。如果您尝试输入FMNIST图像，则会得到尺寸错误，因为FMNIST图像仅为黑白且只有一个颜色通道。该模型无法处理这些图像，因为您需要提供与您为其构建模型的那些尺寸完全相同的图像。我不建议使用CIFAR10模型来预测FMNIST，因为这个维度不对齐，性能可能不会很好。

如果你想使用这个模型，你需要重塑你的FMNIST镜像，使其与你的CIFAR10镜像的大小完全一样。首先，你必须复制你的FMNIST图像3次来制作3个颜色通道。然后通过重塑形状或调整大小来调整宽度和高度。

但是，我建议您为FMNIST数据集构建一个新模型。如果要使用预先训练的权重作为初始化，请查找为具有一个颜色通道和相似图像尺寸的数据构建的模型，以便可以将FMNIST数据馈送到模型，而不会对尺寸进行太多更改。