Corriger l'erreur "ValueError: Expected more than 1 value per channel when training, got input size [1, 1, 28, 28]" en Python

Corriger l’erreur “ValueError: Expected more than 1 value per channel when training, got input size [1, 1, 28, 28]” en Python

24 janvier 2023

Lorsque vous travaillez sur des réseaux de neurones avec PyTorch, vous pouvez rencontrer l’erreur “ValueError: Expected more than 1 value per channel when training, got input size [1, 1, 28, 28]” lors de l’entraînement ou de la validation de votre modèle. Cette erreur est généralement due à une erreur de dimension des données d’entrée de votre modèle.

Cause de l’erreur

L’erreur “ValueError: Expected more than 1 value per channel when training, got input size [1, 1, 28, 28]” est due au fait que PyTorch attend plus d’une valeur par canal lors de l’entraînement, mais les données d’entrée ont une seule valeur par canal.

Corriger l’erreur

La solution la plus simple consiste à ajouter une dimension supplémentaire à vos données d’entrée pour simuler des données à plusieurs canaux. Vous pouvez le faire en utilisant la méthode unsqueeze de PyTorch.

Voici un exemple de code qui peut résoudre cette erreur :

makefile

import torch
# Charger vos données d'entrée

data = torch.randn(1, 28, 28)
# Ajouter une dimension supplémentaire pour simuler des données à plusieurs canaux

data = data.unsqueeze(1)

# Entraîner votre modèle avec les nouvelles données

Dans cet exemple, nous avons chargé nos données d’entrée qui avaient une dimension de [1, 28, 28]. Ensuite, nous avons utilisé la méthode unsqueeze pour ajouter une dimension supplémentaire à nos données d’entrée, de sorte qu’elles aient une dimension de [1, 1, 28, 28]. Maintenant, nous pouvons entraîner notre modèle avec les nouvelles données d’entrée.

Conseils pour éviter l’erreur

Pour éviter l’erreur “ValueError: Expected more than 1 value per channel when training, got input size [1, 1, 28, 28]”, vous pouvez suivre les conseils suivants :

Vérifiez que les dimensions de vos données d’entrée correspondent aux attentes de votre modèle.
Assurez-vous que votre modèle est capable de gérer les données d’entrée avec une seule valeur par canal.
Si vous devez simuler des données à plusieurs canaux, utilisez la méthode unsqueeze de PyTorch pour ajouter une dimension supplémentaire à vos données d’entrée.