小编kap*_*ike的帖子

我是深度学习和 Pytorch 的新手。我想在我的 CNN 模型中可视化我的过滤器，以便我可以在我定义的 CNN 模型中迭代层。但我遇到如下错误。

错误：“CNN”对象不可迭代

CNN 对象是我的模型。

我的迭代代码如下？

for index, layer in enumerate(self.model):             
# Forward pass layer by layer
    x = layer(x)

我的模型代码如下？

class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN,self).__init__()
        self.Conv1 = nn.Sequential( # input image size (1,28,20)
            nn.Conv2d(1, 16, 5, 1, 2), # outputize (16,28,20)
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2),           #outputize (16,14,10)
        )
        self.Conv2 = nn.Sequential( # input ize ? (16,,14,10)
            nn.Conv2d(16, 32, 5, 1, 2),   #output size(32,14,10)
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2),        #output size (32,7,5)
        )
        self.fc1 = nn.Linear(32 * 7 * 5, …

我正在尝试对灰色图像进行训练。的batch_size = 32, image size = (48*48)。我定义了我的网络input_shape = (48,48,1)。训练网络时出现如下错误。

错误 ：

ValueError：检查输入时出错：预期 conv2d_17_input 有 4 个维度，但得到了形状为 (32, 48, 48) 的数组

model.add(Conv2D(32, kernel_size=(5, 5),
                 activation='relu',
                 input_shape=(48,48,1)
                )
         )