RuntimeError：预期输入有 3 个通道，但得到的是 4 个通道答案

【问题标题】：RuntimeError: expected input to have 3 channels, but got 4 channels insteadRuntimeError：预期输入有 3 个通道，但得到的是 4 个通道
【发布时间】：2023-01-14 18:20:50
【问题描述】：

我用于测试的医学 PNG 图像有 3 个通道，如下所示：

import cv2
from google.colab.patches import cv2_imshow
img= cv2.imread("a.png")
print('Image Dimensions :', img.shape)
img= cv2.imread("ax2.png")
print('Image Dimensions :', img.shape)

------------------> 结果：<------------------------ ------

Image Dimensions : (625, 698, 3)
Image Dimensions : (426, 535, 3)

众所周知，我的测试图像有 3 个通道，但我得到如下错误，它说图像有 4 个通道

RuntimeError: Given groups=1, weight of size [3, 3, 1, 1], expected input[1, 4, 268, 300] to have 3 channels, but got 4 channels instead

问题是什么，我该如何解决？

谢谢！

【问题讨论】：

你能提供更多关于你使用的网络的信息吗，你是如何加载图像的，等等。
您可以发布导致此错误的代码 sn-p 吗？
首先，我用它的数据集运行一个超分辨率算法，没问题。代码的链接如下：github.com/sanghyun-son/EDSR-PyTorch。（这段代码的作用是接收一张高分辨率和低分辨率两种模式的图像，对低分辨率图像进行质量改进，最后将改进后的图像与高分辨率图像进行比较，检查改进后的质量。这样做，输入图像是来自同一张照片的两个高分辨率和低分辨率图像。）之后我尝试使用我的 PNG 医学数据集进行测试但出现错误
请问，有可能吗，请查看答案部分？谢谢
我猜你在实际运行网络时不会以相同的方式阅读图像。

标签： python image-processing pytorch medical-imaging

【解决方案1】：

weight of size [3, 3, 1, 1] 表示您的 conv2D 的输入通道大小为 3（列表的第二个条目）。

作为提示：weigth 大小是 [out_channels, in_channels, kernel, kernel]尤林

input[1, 4, 268, 300] 表示您的输入通道大小为 4。但是，它应该是 3。

提示：输入大小为 [N, in_channels, H_in, W_in]

现在，您应该考虑馈入网络的输入的形状是什么。可能是您忘记更改前面提到的格式中的形状（cv2 具有不同的通道顺序 [H, W, in_channels]），您错误地或类似地连接了输入。因此，检查输入形状绝对可以帮助您。

【讨论】：