在火炬

Question

我尝试使用火炬在我的网络中构建一些残余块，但为什么火炬只是在使用CAddTable和ConcatTable时给我错误。有人可以请一些建议吗？提前致谢。我使用的代码在这里：

a=image.load('test.png')
input=torch.Tensor(1,3,60,60)
input[1]=a
input=input:cuda()
local conv_block_1 = nn.Sequential()
conv_block_1:add(cudnn.SpatialConvolution(3, 16, 5, 5, 1, 1, 2, 2))--  ,(60+2*2-5)/1+1=60
conv_block_1:add(cudnn.SpatialBatchNormalization(16))
conv_block_1:add(cudnn.ReLU(true))

local conv_block_2 = nn.Sequential()
conv_block_2:add(cudnn.SpatialConvolution(16, 32, 5, 5, 1, 1, 2, 2)) -- (60+2*2-5)/1+1=60
conv_block_2:add(cudnn.SpatialBatchNormalization(32))
conv_block_2:add(cudnn.ReLU(true))

local conv_block_3 = nn.Sequential()
conv_block_3:add(cudnn.SpatialConvolution(32, 16, 5, 5, 1, 1, 2, 2))  -- (60+2*2-5)/1+1=60
conv_block_3:add(cudnn.SpatialBatchNormalization(16))
conv_block_3:add(cudnn.ReLU(true))

local concat_block_1 = nn.ConcatTable()
concat_block_1:add(conv_block_1)  ----
concat_block_1:add(conv_block_3 )

local add_block_1 = nn.Sequential()
add_block_1:add(concat_block_1)
add_block_1:add(nn.CAddTable(true))
add_block_1:add(cudnn.ReLU(true))

local model=nn.Sequential()
model:add(conv_block_1)

model:add(conv_block_2)
model:add(conv_block_3)
model:add(add_block_1)
model:cuda()
model:forward(input)

，错误如下： ... torch / install / share / lua / 5.1 / cudnn / SpatialConvolution.lua：102：输入必须包含：3个特征映射，但接收的输入大小：1 x 16 x 60 x 60 堆栈追溯：