Среды глубокого обучения, такие как PyTorch, произвели революцию в области искусственного интеллекта. Однако работа с нейронными сетями иногда может оказаться сложной задачей, особенно при появлении загадочных сообщений об ошибках, таких как «Ошибка выполнения: заданный входной размер: (512x1x7x7). Расчетный выходной размер: (512x0x4x4). Выходной размер слишком мал». В этой статье блога мы углубимся в причины этой ошибки и рассмотрим различные методы ее устранения. Итак, начнем!

Понимание ошибки.
Прежде чем мы углубимся в решения, давайте разберемся в сообщении об ошибке. Ошибка указывает на несоответствие между ожидаемым выходным размером слоя в нейронной сети и фактическим выходным размером, рассчитанным во время прямого прохода. В этом случае ожидаемый размер выходных данных равен (512x0x4x4), что означает, что выходные данные либо пусты, либо имеют слишком маленькие размеры.

Возможные причины:

1. Неправильный входной размер. Одной из возможных причин является неверный входной размер, предоставленный слою. Убедитесь, что входные размеры соответствуют ожидаемому входному размеру слоя.

2. Неправильная конфигурация пула или сверточного слоя. Ошибка может возникнуть в случае неправильной конфигурации пула или сверточного слоя. Проверьте настройки размера ядра, шага и заполнения, чтобы убедиться, что они соответствуют входному размеру.

3. Переход между слоями. Если вы переходите от большего входного размера к меньшему выходному размеру, убедитесь, что размеры выровнены правильно. Например, если вы используете слой объединения, убедитесь, что шаг и размер ядра установлены правильно.

Методы устранения ошибки:
Теперь, когда мы понимаем потенциальные причины, давайте рассмотрим некоторые методы устранения ошибки выполнения «Размер вывода слишком мал»:

Метод 1: дважды проверьте входной размер:
Проверьте входной размер слоя, вызывающего ошибку. Убедитесь, что он соответствует ожидаемому размеру. При необходимости измените форму или размер входных данных, чтобы они соответствовали ожидаемым размерам.

import torch
input_data = torch.randn(512, 1, 7, 7)
layer = torch.nn.Conv2d(1, 512, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
output = layer(input_data)

Метод 2: настройка параметров пула или сверточного слоя:
Просмотрите параметры пула или сверточного слоя. Поэкспериментируйте с разными размерами ядра, шагом или значениями заполнения, чтобы добиться желаемого размера вывода.

import torch
input_data = torch.randn(512, 1, 7, 7)
layer = torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
output = layer(input_data)

Метод 3: изменение формы или корректировка переходных слоев.
Если у вас есть переходные слои, которые уменьшают пространственные размеры, убедитесь, что размеры выровнены с последующими слоями. Измените форму или настройте параметры переходных слоев соответствующим образом.

import torch
input_data = torch.randn(512, 1, 14, 14)
transition_layer = torch.nn.Conv2d(1, 512, kernel_size=3, stride=2, padding=1)
output = transition_layer(input_data)

Ошибка RuntimeError «Размер вывода слишком мал» может расстраивать, но при систематическом подходе ее можно решить. Дважды проверив размеры входных данных и настроив параметры пула, сверточных или переходных слоев, вы можете преодолеть эту ошибку и продолжить успешное обучение своих нейронных сетей. Не забудьте обратить внимание на размеры и убедиться, что они выровнены на каждом слое. Благодаря этим методам устранения неполадок в вашем наборе инструментов вы будете хорошо подготовлены к устранению этой ошибки и достижению прогресса в своих проектах глубокого обучения.