小编Eri*_*din的帖子

我正在尝试使用卷积层对灰度（单层）图像（存储为 numpy 数组）进行卷积。这是代码：

conv1 = torch.nn.Conv2d(in_channels = 1, out_channels = 1, kernel_size = 33)
tensor1 = torch.from_numpy(img_gray)
out_2d_np = conv1(tensor1)

out_2d_np = np.asarray(out_2d_np)

我希望我的内核为 33x33，并且输出层的数量应等于输入层的数量，当图像的 RGB 通道相加时，输入层的数量为 1。运行时out_2d_np = conv1(tensor1)会产生以下运行时错误：

RuntimeError: 预期 4 维输入为 4 维权重 1 1 33 33，但得到了大小为 [246, 248] 的 2 维输入

我知道如何解决这个问题吗？我特别想使用torch.nn.Conv2d()类/函数。

预先感谢您的任何帮助！