Швеллер 14 вес 1 п м: Швеллер 14 — вес 1 метра, размеры по ГОСТ, сортамент

Содержание

Швеллер вес 1 метра таблица

Теоретический вес 1 метра швеллера согласно ГОСТ.

Вес 1 метра швеллера с параллельными гранями полок и с уклоном внутренних граней полок по ГОСТу 8240-89.

Вес швеллера стального специального по ГОСТу 19425-74 для автомобильной промышленности.

Вес погонного метра швеллера стального специального для вагоностроения согласно ГОСТ 5267-90.

Количество метров в тонне швеллера согласно стандартным размерам.

Вес метра швеллера из углеродистой стали обыкновенного качества.

Швеллер вес 1 метра горячекатаного таблица всех размеров.

Вес швеллера таблица согласно размерам швеллера 5 до швеллера 40.

Швеллер стальной вес и количество метров в 1 тонне таблица.

ᐅ ПЛОТНОСТЬ СТАЛИᐅ РАЗМЕРЫᐅ ГОСТыᐅ МАРКИ СТАЛИ

➽ Вес 1 метра швеллера таблица ПОИСК:

Наименование/Номер швеллера	Швеллер вес 1 метра/кг	Швеллер количество метров в тонне
Швеллер 5	4. 84 кг/метр	206.61 м/тонна
Швеллер 6.5	5.9 кг/метр	169.49 м/тонна
Швеллер 8	7.05 кг/метр	141.84 м/тонна
Швеллер 10	8.59 кг/метр	116.41 м/тонна
Швеллер 12	10.4 кг/метр	96.15 м/тонна
Швеллер 14	12.3 кг/метр	81.30 м/тонна
Швеллер 16	14.2 кг/метр	70.42 м/тонна
Швеллер 18	16.3 кг/метр	61.35 м/тонна
Швеллер 20	18.4 кг/метр	54.35 м/тонна
Швеллер 22	21 кг/метр	47.62 м/тонна
Швеллер 24	24 кг/метр	41.67 м/тонна
Швеллер 27	27.7 кг/метр	36.10 м/тонна
Швеллер 30	31.8 кг/метр	31.44 м/тонна
Швеллер 36	41.9 кг/метр	27.39 м/тонна
Швеллер 40	48.3 кг/метр	20. 70 м/тонна
Швеллер 8С	9.26 кг/метр	107.99 м/тонна
Швеллер 14С	14.5 кг/метр	68.82 м/тонна
Швеллер 14Са	16.7 кг/метр	59.80 м/тонна
Швеллер 16С	17.5 кг/метр	57.04 м/тонна
Швеллер 16Са	19.7 кг/метр	50.65 м/тонна
Швеллер 18С	20.2 кг/метр	49.50 м/тонна
Швеллер 18Са	23 кг/метр	43.48 м/тонна
Швеллер 20С	22.6 кг/метр	44.25 м/тонна
Швеллер 20Са	25.8 кг/метр	38.80 м/тонна
Швеллер 24С	34.9 кг/метр	28.65 м/тонна
Швеллер 26С	34.6 кг/метр	28.89 м/тонна
Швеллер 26Са	39.7 кг/метр	25.17 м/тонна
Швеллер 30С	39.1 кг/метр	25.57 м/тонна
Швеллер 30Са	39.2 кг/метр	25. 54 м/тонна
Швеллер 8В	9.26 кг/метр	107.99 м/тонна
Швеллер 14В	16.72 кг/метр	59.80 м/тонна
Швеллер 18В	26.72 кг/метр	37.43 м/тонна
Швеллер 20В	22.63 кг/метр	44.19 м/тонна
Швеллер 20В-1	25.77 кг/метр	38.80 м/тонна
Швеллер 20В-2	28.71 кг/метр	34.83 м/тонна
Швеллер 26В	39.72 кг/метр	25.17 м/тонна
Швеллер 30В	34.44 кг/метр	29.04 м/тонна
Швеллер 30В-1	39.15 кг/метр	25.54 м/тонна
Швеллер 30В-2	43.86 кг/метр	22.80 м/тонна

Вес швеллера 14П — Астим

В современном мире строительство развивается весьма стремительно. Используется множество новых технологий и оборудования, которое помогает делать процессы быстрее. Неизменным остается одно – использование металлопроката, без которого просто не обойтись.

На ресурсе можно ближе познакомиться с металлопрокатом, он отличается параметрами и характеристиками. Среди ассортимента вы найдете широкую линейку швеллеров. Выбирайте именно тот вариант, который подойдет под ваши цели эксплуатации. Наиболее популярным по-прежнему остается швеллер 14П.

Где применяется

Швеллер – это специальный металлический элемент, который используется для поддержки или создания каркасов, подложек, отдельных металлических элементов. Как правило, швеллер имеет П образную форму, и наиболее часто используется для быстрых решений в сфере строительства. Область применения достаточно широкая: швеллер диаметром 14 мм отличается абсолютной точностью параметров.

Сфера строительства не единственная, где широко распространено использование металлического профиля. Любые другие производственные сферы, включая химическую, активно используют эту продукцию. Можно сказать, что деталь универсальная и может быть использована, как отдельная единица.

Среди самых распространенных сфер применения можно отметить:

машиностроение;
установка и укрепления объектов;
армирование конструкций;
вагоностроение.

Благодаря своей прочности и стабильным параметрам, вес швеллера 14П можно выбрать самостоятельно и использовать в самых разных условиях, он легко выдерживает любые нагрузки.

Основные параметры

Швеллер диаметр 14 имеет много полезных параметров, которые позволяют использовать элемент в разных сферах. Прежде чем заказать материал, необходимо знать вес швеллера 14П и другие характеристики. Элемент может быть с параллельными или наклонными полками. В описании каждой модели вы увидите возле диаметра буквы «П» и «У», которые указывают на положение граней.

Название говорит само за себя, высота составляет 14 мм, ширина 5,8 миллиметров. Толщина стенки и полки позволяет использовать швеллер для возведения несущих конструкций, он достаточно прочный. Длина изделия в одной тонне составляет 81 м, а конструкция весит 12,30 кг на 1 м длины. Среди технических характеристик также стоит отметить классическую длину 12 м, если необходим другой размер, специалисты займутся резкой металла.

Разновидности швеллера 14П

Металлопрокат имеет свои уникальные свойства, поэтому становится незаменимым при исполнении тех или иных работ. На сайте вы найдете несколько видов элемента, и сможете подобрать вес швеллера 14П. Здесь представлены:

горячекатаные швеллеры с сечением П;
специальные равнополочные;
неравнополочные;
горячекатаные с сечением У

Некоторые из этих видов подходят только для определенных видов работ, поэтому перед покупкой проконсультируйтесь у менеджера в этом вопросе. Если уверены в покупке, добавляйте товар в корзину, оформляйте заказ за считанные минуты.

Преимущества

Компания «Астим» на протяжении долгих лет предоставляет широкий ассортимент продукции, в число которых входит не только швеллеры, но и арматура, профильные трубы, балки, металлические сетки и листовой прокат.

Каждое изделие отвечает сертификатам качества и изготовлены по ГОСТу. Для заказа необходимо лишь выбрать вес швеллера 14П.

Среди самых главных аспектов необходимо отметить:

бюджетность;
легкость в эксплуатации и вес;
широкий спектр использования.

Все материалы П образного сечения достойно выдерживают большие нагрузки. Их часто используют на высоте, применяют для сооружения мостов и конструкций, которые должны выдержать большой вес или давление. Несмотря на вес швеллера 14П, профиль не деформируется и легко поддается сварке.

Купить швеллер 14П

Материал востребованный, поэтому заказать его несложно. Остается только найти организацию, которая предоставит массу преимуществ. Здесь вы найдете не только доступное ценообразование на каждую модель швеллера, но и круглосуточную обработку заявок, доставку в любое удобное для вас время. Напишите менеджеру прямо сейчас, и вам помогут подобрать товар, в зависимости от целей применения.

Швеллер 14 имеет высокие прочностные показатели, эластичность, потрясающие характеристики давления. Все это отражается на установке конструкции в целом, а в каталоге вы найдете швеллер 14 разных типоразмеров. Цена полностью зависит от того, какую серию вы приобретаете, и для какого вида работ швеллер предназначен.

Все зависит от типа конструкции, поэтому цена будет меняться. В магазине вы сможете купить материал по доступной стоимости, подобрать вес швеллера 14П, который идеально подойдет под тип эксплуатации.

RuntimeError: заданные группы = 1, вес [64, 3, 3, 3], поэтому ожидалось, что вход [16, 64, 256, 256] будет иметь 3 канала, но вместо этого получил 64 канала — зрение

яшкатария (Яш Катария) 24 января 2018 г., 4:12

Почему я получаю эту ошибку?

RuntimeError: заданные группы = 1, вес [64, 3, 3, 3], поэтому ожидалось, что ввод [16, 64, 256, 256] будет иметь 3 канала, но вместо этого получил 64 канала

Я написал реализацию U-net.

 класс double_conv(nn.Module):
  def __init__(самостоятельно, in_ch, out_ch):
    super(double_conv, self).__init__()
    self.conv1 = nn.Conv2d(in_ch, out_ch, 3, padding=1)
    self.conv2 = nn.Conv2d(in_ch, out_ch, 3, padding=1)
    
  защита вперед (я, х):
    x = F.relu (self.conv1 (x))
    x = F.relu (self.conv2 (x))
    вернуть х
  
  
класс input_conv(nn.Module):
  def __init__(самостоятельно, in_ch, out_ch):
    супер(input_conv, сам).__init__()
    self.inp_conv = double_conv(in_ch, out_ch)
    
  защита вперед (я, х):
    х = self.inp_conv(x)
    вернуть х
  
класс вверх (nn.Module):
  def __init__(самостоятельно, in_ch, out_ch):
    супер(вверх, я).__init__()
    self.up_conv = nn.ConvTranspose2d(in_ch, out_ch, kernel_size=2, шаг=2)
    self.conv = double_conv(in_ch, out_ch)
    
  защита вперед (я, x1, x2):
    x1 = self.up_conv(x1)
    х = torch.cat ([x2, x1], тусклый = 1)
    х = самоутверждение (х)
    вернуть х
    
    
класс вниз (nn.Module):
  def __init__(самостоятельно, in_ch, out_ch):
    супер(вниз, я).  __init__()
    self.pool = nn.MaxPool2d(2)
    self.conv = double_conv(in_ch, out_ch)
    
  защита вперед (я, х):
    х = собственный пул (х)
    х = самоутверждение (х)
    вернуть х
  
класс last_conv(nn.Module):
  def __init__(самостоятельно, in_ch, out_ch):
    super(last_conv, self).__init__()
    self.conv1 = nn.Conv2d (in_ch, out_ch, 1)
    
  защита вперед (я, х):
    х = самоутверждение1 (х)
    вернуть х
класс Unet(nn.Module):
  def __init__(я, каналы, классы):
    супер(Unet, сам).__init__()
    self.inp = input_conv (каналы, 64)
    self.down1 = вниз (64, 128)
    self.down2 = вниз (128, 256)
    self.down3 = вниз (256, 512)
    self.down4 = вниз (512, 1024)
    self.up1 = вверх (1024, 512)
    self.up2 = вверх(512, 256)
    self.up3 = вверх(256, 128)
    self.up4 = вверх(128, 64)
    self.out = last_conv(64, классы)
    
  защита вперед (я, х):
    x1 = self.inp(x)
    x2 = self.down1 (x1)
    x3 = self.down2 (x2)
    x4 = self.down3 (x3)
    x5 = self.down4 (x4)
    х = self. up1 (x5, x4)
    х = self.up2 (х, х3)
    х = self.up3 (х, х2)
    х = self.up1 (х, х1)
    х = самовыход (х)
    вернуть х
модель = Унет (3, 1)

Это тренировочный цикл

 для эпохи в диапазоне (5):
    для i данные в enumerate (trainloader):
        входы, метки = данные
        входы = переменная (входы).cuda()
        метки = переменная (метки).cuda()
        
        # вперед + назад + оптимизация
        
        # обнуляет буферы градиента всех параметров
        оптимизатор.zero_grad()
        #проход вперёд
        выходы = model_pytorch (входы)
        # рассчитать убыток
        потеря = функция_потери (выходные данные, метки)
        # обратное распространение
        потеря.назад()
        # Выполняет ли обновление после расчета градиентов
        оптимизатор.шаг()
        
        if (i+1) % 5 == 0: # печатать каждые 100 мини-пакетов
            print('[%d, %5d] потеря: %.4f' % (эпоха, i+1, loss.data[0]))

3 отметок «Нравится»

(Джунью) 24 января 2018 г. , 5:19

Это означает, что ваш вход должен иметь 3 канала, но вы вводите 64 канала. Ввод организован в формате [N, C, W, H], ваш ввод, а также слой данных, должны иметь 3 канала. Вы должны проверить свой код.

1 Нравится

яшкатария (Яш Катария) 24 января 2018 г., 5:24

Мой вход имеет 3 канала. Вход в Unet 3, 1, что соответствует 3 каналам и 1 классу.

СаймонВ (Саймон Ван) 24 января 2018 г., 6:54

Я считаю, что ввод ответа @junyuseu означает ввод в конверсионный слой, а не ввод в фактическую работу сети. На самом деле, если ваш in_ch всегда равен out_ch, модуль double_conv обязательно выдаст такую ошибку.

июнюсеу (Джунью) 24 января 2018 г., 8:16

Ошибка здесь. В классе double_conv входной dim первого конверсионного слоя равен in_ch(3), выходной dim равен out_ch(64), второй конверсионный слой такой же, но входной dim этого слоя равен 64, а не in_ch(3)

10 лайков

яшкатария (Яш Катария) 24 января 2018 г., 12:46

Ага, глупая ошибка. Спасибо за помощь

Silva_Rubanza (Сильва Рубанза) 16 мая 2019 г. , 8:26

я получил такую же ошибку времени выполнения «данные группы = 1, вес размера [64, 3, 7, 7], ожидаемый ввод [1, 4, 224, 224], чтобы иметь 3 канала, но вместо этого получил 4 канала

Давно пытаюсь исправить, но не могу понять, где ошибка.
Это моя модель арки.

любая помощь будет оценена

код 16 мая 2019 г., 11:05

Ваш ввод содержит 4 канала, в то время как первый конверсионный слой ожидает ввода с 3 каналами.
Если вы имеете дело с изображениями RGB, 4-й канал может быть альфа-каналом, который можно просто удалить.
Если вы используете пользовательский DataLoader , вы могли бы просто использовать:

 def __getitem__(self, index):
    img = Image. open(self.paths[index]).convert('RGB')
    ...
    # В качестве альтернативы удалите альфа-канал из тензора
    img = Image.open(self.paths[индекс])
    х = TF.to_tensor (изображение)
    х = х[:3]
    ...

7 лайков

aksg87 (Акшай Гоэль) 10 октября 2019 г., 00:35

Спасибо за ответ! У меня был другой, но связанный с этим вопрос.

Если вы имеете дело с 1-канальным изображением в градациях серого, но хотите использовать предварительно обученную сеть (я работаю над этим репозиторием на основе resnet18…

Не могли бы вы предложить продублировать канал 3 раза, чтобы он соответствовал модели, или есть лучший подход? 10 октября 2019 г., 00:50

Думаю, это самый простой способ.
В качестве альтернативы вы также можете попробовать уменьшить количество каналов фильтра (среднее значение, сумма, ?) и посмотреть, может ли это повысить производительность (я еще не сравнивал эти подходы).

1 Нравится

гсс (Гильермина) 1 декабря 2019 г., 3:34

Я получаю ту же ошибку. Любая идея, где это может быть в моем коде. Кажется, я не понимаю, где ошибка…

 класс CNN(nn.Module):
        защита __init__(сам):
            супер(CNN, сам).__init__()
            self.conv1 = nn.Conv2d(4, 7, (3, 3))
            # self.convnorm1 = nn.BatchNorm2d(7)
            # self.pool1 = nn.MaxPool2d((2, 2))
            self.conv2 = nn.Conv2d(7, 14, (3, 3))
            self.convnorm2 = nn.BatchNorm2d(14)
            # self. pool2 = nn.MaxPool2d((2, 2))
            #
            self.conv3 = nn.Conv2d(14, 28, (3, 3))
            # self.convnorm3 = nn.BatchNorm2d(28)
            # self.pool3 = nn.MaxPool2d((2, 2))
            self.conv4 = nn.Conv2d(28, 56, (3, 3))
            self.convnorm4 = nn.BatchNorm2d(56)
            # self.pool4 = nn.MaxPool2d((2, 2))
            self.conv5= nn.Conv2d(56, 112, (3, 3))
            self.convnorm5 = nn.BatchNorm2d(112)
            # self.pool5 = nn.MaxPool2d((2, 2))
            self.conv6 = nn.Conv2d(112, 224, (2, 2))
            self.convnorm6 = nn.BatchNorm2d(224)
            # self.pool6 = nn.MaxPool2d((2, 2))
            #
            # self.conv7 = nn.Conv2d(224, 448, (2, 2))
            # self.convnorm7 = nn.BatchNorm2d(448)
            # self.pool7 = nn.MaxPool2d((2, 2))
            self.linear1 = nn.Linear (47096, 200)
            self.linear1_bn = nn.BatchNorm1d (200)
            self.drop = nn.Dropout(DROPOUT)
            self.linear2 = nn.Linear (200, 17)
            self. act = факел.relu
        защита вперед (я, х):
            # x = self.act(self.conv1(x))
            # x = self.pool1(self.convnorm1(self.act(self.conv1(x))))
            #x = self.pool1(self.act(self.conv1(x)))
            х = self.act (self.conv1 (x))
            #x = self.pool2(self.convnorm2(self.act(self.conv2(x))))
            x = self.convnorm2 (self.act (self.conv2 (x)))
            х = self.act (self.conv3 (x))
            # x = self.pool3(self.convnorm3(self.act(self.conv3(x))))
            # x = self.pool4(self.convnorm4(self.act(self.conv4(x))))
            х = self.convnorm4 (self.act (self.conv4 (x)))
            # x = self.pool5(self.convnorm5(self.act(self.conv5(x))))
            # x = self.pool6(self.convnorm6(self.act(self.conv6(x))))
            # x = self.pool7(self.convnorm7(self.act(self.conv7(x))))
            x = self.drop((self.linear1_bn(self.act(self.linear1(x.view(len(x), -1))))))
            вернуть self.linear2(x)

код 1 декабря 2019 г. , 3:51

Какая у вас форма ввода?
Код отлично работает, используя этот фрагмент:

 model = CNN()
x = факел.randn(2, 4, 37, 37)
выход = модель (х)

1 Нравится

(адарш пандей) 18 декабря 2019 г., 9:51

@ptrblck сэр, пожалуйста, объясните, что такое форма ввода … я забыл … а также … у меня похожая ошибка с моим кодом … пожалуйста, помогите мне понять это …
вот фрагмент::

import cv2
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import os
from PIL import Image
import torch.optim as optim

from torch.autograd import Variable
import numpy as np
import json
#loading the каскады

face_cascade =cv2. CascadeClassifier(«haarcascade_frontalface_default.xml»)
eye_cascade =cv2.CascadeClassifier(«haarcascade_eye.xml»)
#определить функцию, которая будет выполнять обнаружение у, ш, ч) в лицах:
cv2.rectangle (кадр, (х, у), (х + ш, у + ч), (255,0,0), 2)
roi_gray = серый [у: у +h,x:x+w]
roi_color=frame[y:y+h,x:x+w]
eyes=eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray,1.1,3)
для (ex,ey,ew,eh) в глазах:
cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),2)
возврат кадра
# применение функции обнаружения

class CNN(nn.Module):
def init (self,num_inputs):
super(CNN, self). init ()
self.conv1 = nn.Conv2d(num_inputs, 32, 3, шаг=2, заполнение=1)
self.conv2 = nn.Conv2d(32, 32, 3, шаг=2, заполнение=1) )
self.conv3 = nn.Conv2d(32, 32, 3, шаг=2, заполнение=1)
self.conv4 = nn.Conv2d(32, 32, 3, шаг=2, заполнение=1)
сам. fc1 = nn.Linear(in_features = 32 3 3 , out_features = 40)
self. fc2 = nn.Linear(in_features = 40, out_features = 2)
def forward(self,x):
x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv1(x), 3, 2))
x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv2(x), 3, 2))
x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv3(x), 3, 2))
x = x. view(x.size(0), -1)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
#обучить вашу нейронную сеть
cnn=CNN(3 )#указываем количество входных параметров

batchSize = 4 # Задаем размер батча.
imageSize = 64 # Устанавливаем размер генерируемых изображений (64×64).
path=r»C:\Users\SHRIKANT\Music\Downloads\Simple_Linear_Regression\computer-vision\Module 3 — GANs»

#transform = transforms.Compose([transforms.Scale(imageSize), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)),]) # Мы создаем список преобразований (масштабирование, тензорное преобразование, нормализация) для применения к входным изображениям.

#dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size = batchSize, shuffle = True, num_workers = 2) # Мы используем dataLoader для пакетного получения изображений тренировочного набора.
os.chdir(path)
loss = nn.MSELoss()

для эпохи в диапазоне (25):
#train to find adarsh pandey

 для l в диапазоне (1,66):
      fak=Image.open(str(l)+".png").convert("RGB")
      img = Image.open(self.paths[индекс])
      х = TF.to_tensor (изображение)
      х = х[:3]
       # с открытым (str(l)+".png",'rb') как фак:
      input = Variable (torch.from_numpy (np.array (fak, dtype = 'uint8'))). unsqueeze (0)
      #np.array(img, dtype='uint8')
      вывод = cnn (ввод)
      оптимизатор = optim.Adam (cnn.parameters (), lr = 0,001)
      #что, если здесь был optimizer.zero_grad()?? какой-либо эффект ....... пожалуйста, проверьте это
      loss_error = потеря (выход, ввод)
      оптимизатор.zero_grad()
      
      loss_error.backward()
      оптимизатор.шаг()
  #тренинг по идентификации шубхи пандей
  
  
  #тренировка заканчивается здесь
  probs=F.softmax(выход)
  label=probs.multinomial()[0]
  печать (этикетка)

video_capture=cv2.VideoCapture(0)
#f_name=100
пока True:

 _,frame=video_capture. read()
серый = cv2.cvtColor (кадр, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
холст = обнаружить (серый, рамка)
#os.chdir(путь)
#cv2.imwrite(str(f_name)+".png",frame)
cv2.imshow('Видео',холст)
#f_name=f_name+1
если cv2.waitKey(1) и 0xFF ==ord('q'):
    перерыв

video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

ptrblck 18 декабря 2019 г., 19:11

Входная форма относится к форме ваших входных тензоров, которые вы передаете своей модели.
Напр. Модули nn.Conv2d ожидают 4-мерный тензор формы [batch_size,channels,height,width] .

Не могли бы вы удалить несвязанные фрагменты кода (например, каскад opencv и т. д.) и опубликовать (минимальный) фрагмент кода для воспроизведения вашей ошибки с использованием случайных входных данных, пожалуйста?

PS: Вы можете добавлять фрагменты кода, заключая их в три обратных кавычки «`

1 Нравится

(Аакаш Бхатия) 4 января 2020 г. , 5:53

класс LeNet(nn.Module):
def init (self):
super(LeNet, self). init ()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5,bias=False)
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

 def forward(self, x):
    выход = self.conv1(x)
    аут = F.relu (аут)
    выход = F.max_pool2d (выход, 2)
    выход = F.relu (self.conv2 (выход))
    выход = F.max_pool2d (выход, 2)
    выход = выход.просмотр(выход.размер(0), -1)
    аут = F.relu (self.fc1 (аут))
    аут = F.relu (self.fc2 (аут))
    аут = self.fc3(аут)
    вернуться

model = LeNet().to(device=device)

if args.model:
if os.path.isfile(args.model):
print(«=> загрузка контрольной точки ‘{}'».format( аргументы.модель))
контрольная точка = torch.load(args. model)
args.start_epoch = контрольная точка[‘эпоха’]
best_prec1 = контрольная точка[‘best_prec1’]
model.load_state_dict(checkpoint[‘state_dict’])
print(«=> загружено контрольная точка ‘{}’ (эпоха {}) Prec1: {:f}».format(args.model, checkpoint[‘epoch’], best_prec1))
else:
print(«=> контрольная точка не найдена в ‘{} «».format(args.resume))

print(‘Предварительная обработка прошла успешно!’)

def test(model):
kwargs = {‘num_workers’: 1, ‘pin_memory’: True}, если args.cuda еще {}
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(
datasets.MNIST(‘./data’, train=True, download=True,
transform=transforms.Compose([
transforms.Resize((32, 32)),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0,1307,), (0,3081,))
])),
batch_size=args.test_batch_size, shuffle=True, **kwargs)

, получая эту ошибку: RuntimeError: Данные группы = 1, вес размера 3 6 5 5, ожидаемый ввод [256, 3, 14, 14] будет иметь 6 каналов, но вместо этого получил 3 канала
, если я изменю смещение = True, тогда я получаю эту ошибку:
RuntimeError: Учитывая вес размера 3 1 5 5, ожидаемое смещение будет одномерным с 3 элементами, но вместо этого получено смещение размера [6]

ptrblck 8 января 2020 г. , 8:35

Ответил здесь.

Мария_Фернанда_Де_Ла (Мария Фернанда Де Ла Торре) 30 мая 2020 г., 14:10

Здравствуйте, у меня есть этот генератор наборов данных, и я столкнулся с похожей проблемой. Я пробовал то, что вы предложили, но получаю эту ошибку:

 return data[:3], target[:3], index
IndexError: недопустимый индекс скалярной переменной.

Знаете, почему это скаляр, а не тензор?

 класс MyDataset (набор данных):
    def __init__(я,remove_list):
        self.cifar10 = наборы данных.CIFAR10(root='./data',
                                        скачать = Ложь,
                                        поезд = правда,
                                        трансформировать = трансформировать)
        self. data = self.cifar10.data
        # self.data = np.vstack(self.data).reshape(-1, 3, 32, 32)
        # self.data = self.data.transpose((0, 2, 3, 1))
        self.targets = self.cifar10.targets
        self.final_data, self.final_targets = self.__remove__(remove_list)
      
    def __getitem__(я, индекс):
        данные, цель = self.final_data[индекс], self.final_targets[индекс]
        
        возвращаемые данные[:3], цель[:3], индекс
    защита __len__(я):
        вернуть len(self.final_data)
    def __remove__(я, remove_list):
        данные = np.delete (self.data, remove_list, ось = 0)
        цели = np.delete (self.targets, remove_list, ось = 0)
        
        возвращаемые данные, цели

код 30 мая 2020 г., 21:45

target может быть скаляром, так как вы вызываете self. final_targets с одним индексом.
Также данные должны быть одной выборкой, и я не уверен, что делает индексация [:3] .

Не могли бы вы немного объяснить свой вариант использования и чего вы пытаетесь достичь?

1 Нравится

Аншуман_Сенапати (Аншуман Сенапати) 1 сентября 2020 г., 16:54

Я получаю очень похожую ошибку.

«Данные группы = 1, вес размера [10, 3, 7, 7], ожидаемый ввод [1, 64, 64, 3] будет иметь 3 канала, но вместо этого получил 64 канала»

Я понимаю, что ввод должен быть [партия, каналы, высота, ширина], но моя среда возвращает мне массивы размера (64, 64, 3). Как мне сделать это (3, 64, 64), ввести его в nn.Conv2d и обойти эту ошибку?

Пожалуйста, помогите. @ptrblck

ptrblck 1 сентября 2020 г., 21:05

Если вы загружаете изображения, например. OpenCV , вы получите массив в форме [H, W, C] и вам нужно будет переставить его на [C, H, W] .
Если вы хотите выполнить эту перестановку в массиве numpy, вы можете использовать np.transpose , а tensor.permute следует использовать в PyTorch.

3 Likes

следующая страница →

Расписание программ WFOR-TV — CBS Miami

Top Headlines

Более Лучшие заголовки

Новости Флориды

Более Новости Флориды

Губернатора ДеСантиса раскритиковали за то, что он попросил колледжи предоставить информацию о студентах, получающих гендерно-подтверждающий уход.

Коалиция из 16 генеральных прокуроров-демократов раскритиковала губернатора Флориды Рона ДеСантиса за запрос его администрации к государственным колледжам штата о предоставлении информации об учащихся, получающих гендерно-подтверждающую помощь, заявив, что это запугивает врачей и может оказать сдерживающее воздействие на студентов, обращающихся за помощью.

3 марта

Обновление алиментов Флориды вновь появится на законодательной сессии 2023 года

После того, как губернатор Рон ДеСантис в прошлом году наложил вето на законопроект, который изменил бы законы Флориды об алиментах, республиканец в Сенате хочет снова рассмотреть этот вопрос во время законодательной сессии 2023 года.

3 марта

Губернатор ДеСантис бьет республиканцев, которые ведут себя «как растения в горшках», в замечаниях донорам Республиканской партии

Губернатор Флориды Рон ДеСантис в речи за закрытыми дверями перед донорами в четверг стремился закрепить себя в качестве губернатора, который пойдет туда, куда не пойдут другие республиканцы, поскольку он обвинил коллег-лидеров Республиканской партии в том, что они бездействуют в культурных баталиях, «как растения в горшках». согласно аудиозаписи его выступления, полученной CNN.

3 марта

Законодатели Флориды нацелены на лечение транс-молодых людей

В пятницу два республиканца в Палате представителей подали предложение, запрещающее врачам предоставлять несовершеннолетним трансгендерам лечение, такое как блокаторы полового созревания и гормональную терапию.

3 марта

Житель Флориды приговорен к 7 годам заключения за мошенничество с оказанием помощи COVID-19 на сумму 2,6 миллиона долларов

Мужчина из Флориды был приговорен к семи годам и трем месяцам лишения свободы в федеральной тюрьме за кражу более 2,6 миллиона долларов из фондов помощи COVID-19.

24 февраля

Больше новостей Флориды

Политика

Более Политика

Законодатели Флориды начали заседание, рассматривая ограничение на 6-недельный аборт

Законопроекты также сделают аборт одним из самых спорных вопросов 60-дневной законодательной сессии.

3 часа назад

Губернатор ДеСантис рекламирует экономический рост штата в обращении к государству

Джо Горчоу сообщает, что эта речь открыла сессию законодательного органа в этом году.

8 часов назад
01:31

Губернатор ДеСантис обещает «замахнуться на заборы» в обращении к государству

Губернатор ДеСантис позиционировал себя как архитектор нового консервативного видения нации.

6 часов назад

Группа выступает против законопроекта о неразрешенном ношении в законодательном собрании Флориды

В понедельник организация по предотвращению насилия с применением огнестрельного оружия провела пресс-конференцию, чтобы выступить против этой меры.

22 ч назад

Трамп и ДеСантис сделали самый резкий предварительный просмотр возможного противостояния в 2024 году

Экс-президент Дональд Трамп и его самый серьезный потенциальный соперник, губернатор Рон ДеСантис, в эти выходные с беспрецедентной ясностью изложили, как их резко контрастирующие личности и подходы определят гонку за выдвижение от республиканцев в 2024 году.

6 марта

Другие политические новости

Новости потребителей

Более Потребительские новости

Крупнейшие банки Америки бросят вызов Apple Pay и PayPal

Новый цифровой кошелек должен быть запущен в неустановленное время в конце этого года.

24 января

Цены на бензин во Флориде упали после скачка на 32 цента

По данным AAA, в ближайшие недели цены могут упасть на 10-20 центов.

9 января

Цены на бензин во Флориде снижаются пятую неделю подряд

В понедельник цены на бензин во Флориде в среднем составляли 3,03 доллара за галлон.

19 декабря 2022 г.

Цены на газ во Флориде продолжают снижаться

В среднем по штату сейчас наблюдается 31-дневная полоса снижения.

12 декабря 2022 г.

Lidl отзывает шоколадный адвент-календарь из-за возможного заражения сальмонеллой

На этикетке адвент-календаря весом 8,4 унции написано «Шоколад премиум-класса со сливочной начинкой», и он продавался в магазинах Lidl с 12 октября по 5 декабря.

11 декабря 2022 г.

Подробнее в потребительских новостях

Новости здравоохранения

Более Новости здравоохранения

Психическое здоровье подростков находится в кризисе.

Что могут сделать родители?

Недавний опрос CDC показал, что психическое здоровье подростков находится в кризисе, но эксперты говорят, что есть вещи, которые родители могут сделать, чтобы помочь.

6 марта

К 2035 году половина населения мира будет страдать избыточным весом или ожирением

В отчете Всемирной федерации ожирения также прогнозируется, что детское ожирение может увеличиться более чем вдвое по сравнению с уровнем 2020 года.

3 марта

3 признака того, что вам действительно нужен перерыв в социальных сетях

Для многих прокрутка социальных сетей является ежедневной привычкой, несмотря на то, что она может повлиять на психическое здоровье. Вот когда эксперты говорят, что вам может понадобиться перерыв.

3 марта

CDC сообщает, что смерть младенца связана с зараженным молокоотсосом

Федеральные чиновники здравоохранения предупреждают родителей новорожденных о стерилизации инструментов, используемых как для кормления из бутылочки, так и для грудного вскармливания.

3 марта

По мере изменения климата среди молодежи растет обеспокоенность климатом

Исследования показывают, что большинство молодежи «чрезвычайно обеспокоены» изменением климата. Дети и молодые люди, которые борются с климатической тревогой, могут понять, что у них нет будущего или что человечество обречено.

РубрикаРазное