我是一个PyTorch和神经网络的新手，现在有点卡住了。

我有这样一个CNN架构：

class ConvNet(nn.Module):    def __init__(self, num_classes=10):        super(ConvNet, self).__init__()        self.conv1 = nn.Conv2d(            in_channels=3,             out_channels=16,             kernel_size=3)        self.conv2 = nn.Conv2d(            in_channels=16,             out_channels=24,             kernel_size=4)        self.conv3 = nn.Conv2d(            in_channels=24,             out_channels=32,             kernel_size=4)        self.dropout = nn.Dropout2d(p=0.3)        self.pool = nn.MaxPool2d(2)        self.fc1 = nn.Linear(600, 120)        self.fc2 = nn.Linear(512, 10)        self.final = nn.Softmax(dim=1)    def forward(self, x):        # 卷积3层        x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv1(x)), 2)  # 卷积层的输出        x = self.dropout(x)        x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv2(x)), 2)  # 卷积层的输出        x = self.dropout(x)        x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv3(x)), 2)  # 卷积层的输出        x = self.dropout(x)        # 线性层        x = F.interpolate(x, size=(600, 120))        x = x.view(x.size(0), -1)        x = self.fc1(x)         return x

但是当我尝试用我的图像进行训练时，它不起作用，并且我遇到了这个错误：

RuntimeError: 尺寸不匹配，m1: [16 x 2304000]，m2: [600 x 120]

我想添加第二个线性层（self.fc2）以及最终的SoftMax层（self.final），但由于我在第一个线性层就卡住了，我无法取得任何进展。

回答：

self.fc1的输入维度需要与你扁平化张量的特征（第二个）维度相匹配。因此，不要使用self.fc1 = nn.Linear(600, 120)，你可以将其替换为self.fc1 = nn.Linear(2304000, 120)。

请记住，因为你使用的是全连接层，模型不能是输入尺寸不变的（与全卷积网络不同）。如果你在x = x.view(x.size(0), -1)之前更改了通道或空间维度的大小（就像你从上一个问题移动到这个问题时所做的那样），self.fc1的输入维度将需要相应地更改。