回答編集履歴
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-
x = torch.rand(1, 3, 224, 24
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+
x = torch.rand(1, 3, 224, 224)
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-
y = model(x)
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+
y = model(x)
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-
print(y.shape)
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+
print(y.shape) # torch.Size([1, 16, 53, 53])
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修正
test
CHANGED
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@@ -73,3 +73,67 @@
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[Pytorch - 自作のデータセットを扱う Dataset クラスを作る方法](https://pystyle.info/pytorch-how-to-create-custom-dataset-class/#outline__6)
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## 追記
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> 必要なサイズがどのような数値が判断する方法などありましたらご教授頂けないでしょうか..
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全結合層の直前までのモデルを作成し、希望のテンソルを入れて出力の形状を確認すればよいです。
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```python
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import torch
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import torch.nn as nn
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import torch.nn.functional as F
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class Net(nn.Module):
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def __init__(self):
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super().__init__()
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self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
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self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
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+
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
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def forward(self, x):
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+
x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
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x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
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return x
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model = Net()
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x = torch.rand(1, 3, 224, 244) # 224x224は入力サイズ、適宜変更してください
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y = model(x) # torch.Size([1, 16, 53, 58])
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print(y.shape)
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