RuntimeError: size mismatch, m1: [80 x 4], m2: [320 x 50] at ..\aten\src\TH/generic/THTensorMath.cpp

RuntimeError: size mismatch, m1: [80 x 4], m2: [320 x 50] at …\aten\src\TH/generic/THTensorMath.cpp:41

使用pytorch进行深度学习的训练会出现这种问题，原因是fc全连接层的输入维度问题，由于输入是二维的数据，很多时候在输入全连接层的时候我们没有调整维度
例如：

def forward(self, input):x = self.pool1(F.relu(self.conv1(input)))x = self.pool2(F.relu(self.conv2(x)))x = self.fc1(x)x = self.fc2(x)return x

我们的fc1的输入将是804的情况，而需要的是3201的情况，这时会报错

改为：

def forward(self, input):x = self.pool1(F.relu(self.conv1(input)))x = self.pool2(F.relu(self.conv2(x))).view(320)x = self.fc1(x)x = self.fc2(x)return x

使用view调整维度即可

总结

以上是生活随笔为你收集整理的RuntimeError: size mismatch, m1: [80 x 4], m2: [320 x 50] at ..\aten\src\TH/generic/THTensorMath.cpp的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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