构建CNN时遇RuntimeError：输入通道数与权重不匹配求协助

问题原因与解决方法 #

你的卷积层参数和输入通道数不匹配：

• 错误里的卷积核权重尺寸是[20, 1, 5, 5]，说明你定义卷积层时把输入通道数（in_channels）设成了1，但实际输入的是3通道数据（比如RGB图像，shape是[25, 3, 32, 32]），两者通道数对不上才报的错。

解决办法二选一：

1. 调整卷积层参数：把卷积层的in_channels改成3，比如原来的代码如果是：

   nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=20, kernel_size=5)
   

   改成：

   nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=20, kernel_size=5)
   

2. 转换输入通道数：如果你本来就想用单通道灰度图训练，就把输入的3通道数据转成1通道，比如用：

   input = input.mean(dim=1, keepdim=True)
   

内容的提问来源于stack exchange，提问作者li yiting