我正在尝试基于以下教程建立卷积神经网络：
https://github.com/torch/tutorials/tree/master/2_supervised
问题是我的图像与本教程中使用的图像尺寸不同。（3x200x200）。我也只有两节课。
以下是我所做的更改：
更改要加载到1_data.lua中的数据集。
nfeats = 3
width = 200
height = 200
ninputs = nfeats*width*height
和
nclass,noutputs
在3_loss.lua和4_train.lua中。
我的模型与本教程中训练的模型相同。为了方便起见，我将代码放在下面：
model = nn.Sequential()
-- stage 1 : filter bank -> squashing -> L2 pooling -> normalization
model:add(nn.SpatialConvolutionMM(nfeats, nstates[1], filtsize, filtsize))
model:add(nn.Tanh())
model:add(nn.SpatialLPPooling(nstates[1],2,poolsize,poolsize,poolsize,poolsize))
model:add(nn.SpatialSubtractiveNormalization(nstates[1], normkernel))
-- stage 2 : filter bank -> squashing -> L2 pooling -> normalization
model:add(nn.SpatialConvolutionMM(nstates[1], nstates[2], filtsize, filtsize))
model:add(nn.Tanh())
model:add(nn.SpatialLPPooling(nstates[2],2,poolsize,poolsize,poolsize,poolsize))
model:add(nn.SpatialSubtractiveNormalization(nstates[2], normkernel))
-- stage 3 : standard 2-layer neural network
model:add(nn.Reshape(nstates[2]*filtsize*filtsize))
model:add(nn.Linear(nstates[2]*filtsize*filtsize, nstates[3]))
model:add(nn.Tanh())
model:add(nn.Linear(nstates[3], noutputs))
运行doall.lua文件时出现以下错误：
==> online epoch # 1 [batchSize = 1]
/home/torch/install/share/lua/5.1/torch/Tensor.lua:462: Wrong size for view. Input size: 64x47x47. Output size: 64x1600
stack traceback:
[C]: in function 'error'
/home/torch/install/share/lua/5.1/torch/Tensor.lua:462: in function 'view'
/home/torch/install/share/lua/5.1/nn/Reshape.lua:49: in function 'updateOutput'
/home/torch/install/share/lua/5.1/nn/Sequential.lua:29: in function 'forward'
4_train.lua:160: in function 'opfunc'
/home/torch/install/share/lua/5.1/optim/sgd.lua:43: in function 'optimMethod'
4_train.lua:184: in function 'train'
doall.lua:77: in main chunk
[C]: in function 'dofile'
[string "_RESULT={dofile('doall.lua' )}"]:1: in main chunk
[C]: in function 'xpcall'
/home/torch/install/share/lua/5.1/trepl/init.lua:630: in function 'repl'
.../torch/install/lib/luarocks/rocks/trepl/scm-1/bin/th:185: in main chunk
[C]: at 0x00406670
我已经在这个问题上停留了一天多了。请帮忙。
问题在于本教程中的卷积神经网络已经可以在32x32像素的固定大小输入分辨率下工作。
在2个卷积/池化层之后，您立即获得了5x5分辨率的64个特征图。对于以下完全连接的层，这将提供64x5x5 = 1600个元素的输入。
如您在本教程中所看到的，有一个专用的整形操作可将3D输入张量转换为具有1,600个元素的1D张量：
-- nstates[2]*filtsize*filtsize = 64x5x5 = 1,600
model:add(nn.Reshape(nstates[2]*filtsize*filtsize))
当使用更高分辨率的输入时，会生成更高分辨率的输出特征图，此处200x200像素的输入将提供尺寸为47x47的64个输出特征图。这就是为什么您会收到此错误的尺寸错误的原因。
因此，您需要适应重塑并相应地遵循线性层：
model:add(nn.Reshape(nstates[2]*47*47))
model:add(nn.Linear(nstates[2]*47*47, nstates[3]))
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