VGG16による画像分類（配列のサイズエラー）「shape '[,]' is invalid for input of size 2」

Question

前提・実現したいこと

VGG16による画像の分類を行っています。
以下のリンクのプログラムを参考に作成しています。
https://deepblue-ts.co.jp/image-processing/pytorch_gradcam_cnnvgg16/
サイトではVGG16を対象にしていますが、VGG16に追加で学習を行ったモデルを扱っています。

ライブラリ:PyTorch
環境:google colab

発生している問題・エラーメッセージ

配列のサイズの入力でエラーが発生しています。
参考にしているサイトでは、本ソースコードの前で得た（補足欄にコード記載）配列のサイズを用いているのですが、エラーが発生します。

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RuntimeError                              Traceback (most recent call last)
<ipython-input-132-1e41567712fe> in <module>()
      1 # classifierにより分類を行います
----> 2 predict = classifier(feature.view(-1,2*224*224))
      3 print('予測されたクラスは {}'.format(torch.argmax(predict,1)))

RuntimeError: shape '[-1, 100352]' is invalid for input of size 2

該当のソースコード

# classifierにより分類を行います
predict = classifier(feature.view(-1,2*224*224))
print('予測されたクラスは {}'.format(torch.argmax(predict,1)))

試したこと

配列のサイズを変更して実行しましたが、問題は解決しませんでした。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

#####配列のサイズを得るために用意したプログラムです。

feature = feature_extractor(img_tensor.view(-1,3,224,224))
print('特徴マップのサイズは　{}'.format(feature.shape))

######出力：特徴マップのサイズは　torch.Size([1, 2])

Comments

[jbpb0]

> 出力：特徴マップのサイズは　torch.Size([1, 2])

ならば、

> predict = classifier(feature.view(-1,2*224*224))

ではなく

predict = classifier(feature.view(-1,2))

では？

Answer 1

出力：特徴マップのサイズは　torch.Size([1, 2])

ならば、

predict = classifier(feature.view(-1,2*224*224))

ではなく

predict = classifier(feature.view(-1,2))

とするのではないですかね