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RuntimeError: size mismatch 行列・画像のsizeについて

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bunks

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問題

https://qiita.com/sheep96/items/0c2c8216d566f58882aa
を参考に画像分類プログラムを作っているのですが,
x = x.view(-1, 4)の箇所で

RuntimeError: size mismatch, m1: [54080 x 4], m2: [500 x 100]

というエラーが出ます。
これを解決したいです。

試したこと

https://stackoverflow.com/questions/53500838/pytorch-runtimeerror-size-mismatch-m1-1-x-7744-m2-400-x-120
を参考にx.viewの直前に
x = F.interpolate(x, size=(5, 5), mode='bilinear')
を挿入しましたが,適切なsizeの定義の仕方がわからず,size mismatchが起こります。

また,入力画像自体の要素数を調整すればいいのかと思い,tensorの圧縮の仕方などを調べましたがいまいち要領を得ず,またこれが正しい方法なのかもわかりません。

コード

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 10, kernel_size=5)
        self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5)
        self.conv2_drop = nn.Dropout2d()
        self.fc1 = nn.Linear(500, 100)
        self.fc = nn.Linear(100, 34)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv1(x), 2))
        x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv2_drop(self.conv2(x)), 2))
  ---->>x = x.view(-1, 4)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.dropout(x, training=self.training)
        x = self.fc2(x)
        return F.log_softmax(x, dim=1)

環境

macOS Mojave 10.14.5
Python 3.7.3
anaconda3-5.3.1
pyenv

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お疲れ様です。回答いたします。

ご質問での実装は

x = x.view(-1, 4)


となっていますが、この箇所の実装は

x = x.view(-1, 500)


の間違いではないでしょうか。

参考にされているQiitaの記事ではx.view(-1, 500)となっていて、
この次元数500に合わせて定義されるFC層

self.fc1 = nn.Linear(500, 100)


による処理

x = F.relu(self.fc1(x))


において、次元の不一致が発生するためsize mismatchのエラーが発生しているものと思われます。

xx.view(-1, 4)として使用する場合には、self.fc1

self.fc1 = nn.Linear(4, 100)


とすることで、エラー自体は回避されるかと思います。
この場合、self.fc2(x)で出力の次元が34と、隠れ層の次元が出力より小さくなるため不自然となる点についてはご認識ください。

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