PyTorch报”ValueError: input must have 4 dimensions, got 3 “的原因以及解决办法

问题原因

PyTorch中的大多数神经网络模型都需要4维张量作为输入，包括batch_size、通道、高度和宽度。然而，如果输入的张量只有3维，则无法匹配模型的需求，导致报错。

解决方法

有两种解决方法：

将数据的维度扩展到4维

可以使用unsqueeze()函数，将3维张量沿着指定的维度扩展一维。

tensor = tensor.unsqueeze(0)  # 在批次维度上添加一个维度

在模型的构造函数中，将输入的张量维度进行调整，使其匹配模型的需求

可通过修改forward()函数来实现。例如，如果输入的张量的通道维为1，则可以将其扩展为3维，复制通道维3次。

class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)

    def forward(self, x):
        x = x.repeat(1, 3, 1, 1)  # 将输入张量的通道维复制3次，变成3维张量
        x = self.conv1(x)
        return x

综上所述，当PyTorch报"ValueError: input must have 4 dimensions, got 3 "错误时，需要根据具体情况选择合适的解决方法。