Python, 머신러닝, PyTorch에서 발생하는 "RuntimeError: Expected 4-dimensional input for 4-dimensional weight 32 3 3, but got 3-dimensional input of size [3, 224, 224] instead" 오류 해결 방법

2024-07-27

이 오류는 PyTorch에서 4차원 입력을 기대하는 4차원 가중치(32 x 3 x 3)에 3차원 입력(크기: [3, 224, 224])을 사용하려고 할 때 발생합니다. 즉, 모델이 예상하는 데이터 형식과 실제 입력 데이터 형식이 일치하지 않아 발생하는 오류입니다.

해결 방법:

이 오류를 해결하기 위해 다음과 같은 방법을 시도해 볼 수 있습니다.

입력 데이터 형식 확인:

먼저, 입력 데이터의 형식이 모델이 기대하는 형식과 일치하는지 확인해야 합니다. PyTorch 모델은 일반적으로 (채널, 높이, 너비) 형식의 4차원 입력을 기대합니다.

입력 데이터의 형식을 확인하려면 input.shape 속성을 사용할 수 있습니다.
예를 들어, 입력 데이터의 형식이 (3, 224, 224)인 경우, 모델은 32개의 채널을 가진 4차원 입력을 기대한다는 것을 의미합니다.

입력 데이터 변환:

입력 데이터 형식이 모델이 기대하는 형식과 일치하지 않으면 다음과 같은 방법으로 데이터를 변환해야 합니다.

torch.unsqueeze 함수를 사용하여 입력 데이터에 채널 차원을 추가할 수 있습니다.
예를 들어, 입력 데이터의 형식이 (224, 224)인 경우, 다음과 같이 코드를 사용하여 채널 차원을 추가할 수 있습니다.

input = torch.unsqueeze(input, dim=0)

torch.view 함수를 사용하여 입력 데이터의 형식을 변경할 수 있습니다.

input = input.view(32, 224, 224)

모델 코드 확인:

입력 데이터 형식을 확인하고 변환했음에도 불구하고 오류가 발생하면 모델 코드를 확인해야 합니다. 모델 코드에서 다음과 같은 부분을 확인해야 합니다.

모델의 입력 데이터 형식 선언: 모델 코드에서 모델이 기대하는 입력 데이터 형식이 명확하게 선언되어 있는지 확인해야 합니다.
모델 내부 연산: 모델 내부 연산에서 입력 데이터 형식을 고려하여 올바르게 처리되고 있는지 확인해야 합니다.

추가 정보:

참고:

이 오류는 다양한 원인으로 발생할 수 있습니다. 위에 제시된 해결 방법 외에도 다른 해결 방법이 있을 수 있습니다.
문제 해결에 어려움을 겪고 있다면, 관련 커뮤니티나 전문가에게 도움을 요청하는 것이 좋습니다.

예제 코드

import torch

# 모델 정의
class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv = torch.nn.Conv2d(32, 32, 3, 1, 1)

    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)
        return x

# 모델 생성
model = MyModel()

# 입력 데이터
input = torch.randn(3, 224, 224)

# 모델 실행 (오류 발생)
try:
    output = model(input)
except RuntimeError as e:
    print(e)

# 해결 방법 1: 입력 데이터에 채널 차원 추가
input = torch.unsqueeze(input, dim=0)

# 모델 실행 (오류 없이 실행)
output = model(input)

# 해결 방법 2: 입력 데이터 형식 변경
input = input.view(32, 224, 224)

# 모델 실행 (오류 없이 실행)
output = model(input)

이 예제 코드에서는 3차원 입력 데이터를 사용하는 모델을 정의하고 실행합니다. 모델을 실행하면 "RuntimeError: Expected 4-dimensional input for 4-dimensional weight 32 3 3, but got 3-dimensional input of size [3, 224, 224] instead" 오류가 발생합니다.

이 오류를 해결하기 위해 두 가지 방법을 사용합니다. 첫 번째 방법은 torch.unsqueeze 함수를 사용하여 입력 데이터에 채널 차원을 추가하는 것입니다. 두 번째 방법은 torch.view 함수를 사용하여 입력 데이터 형식을 모델이 기대하는 형식으로 변경하는 것입니다.