RuntimeError: size mismatch, m1:[1152 x 1] ,m2:[576 x 192] ,at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1524

今天跑代码的时候遇到了这个错误：
RuntimeError: size mismatch, m1:[1152 x 1] ,m2:[576 x 192] ,at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1524

调试以后发现是以下有问题：
源代码在这里：
这是class里init中相应的部分

def forward的相应的问题

问题就在于y1 = self.fc_1(y)这里，fc_1也是同fc同样的全链接层，而全链接层输入的尺寸只有两维！
从图上能够看到，y输出的尺寸是[2，576，1，1]
在y1 = self.fc_1(y)的时候，由于y是四维的，因此会自动变成两维的，具体怎么变呢就是：
假设y是[2，576，1，1]，输入全链接层fc_1以后,pytorch会自动将[2，576，1，1]压成[2X576，1X1]，这就是二维的了。
因此应该改为以下：

在pytorch中，全链接层是经过torch.nn.linear()这个函数实现的，输入的参数只有feature的channels(就是途中的in_features)，而size则根据前面的量来自适应的，因此不少人会自动的认为不须要注意输入的shape，自适应便可。这时全链接层就会帮你把你超过二维的shape给自动调整成二维的,这时就会报错啦。因此要本身调整fc的输入shape，只要batchSize和Channel数便可。

 

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