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四维的意思是：
[图片张数batch大小, 图片颜色通道数，图片长度，图片宽度]
现在我有一份一维的时间信号数据，比如处理完成之后的格式是[200, 1024]，第一维是样本个数，第二维是特征，resnet18是否支持这种数据的分类

如果特征的维度是1024，可以变成 32 * 32的，可以尝试将输入 reshape 成：
[ 200, 1, 32, 32]

四维的意思是： [图片张数batch大小, 图片颜色通道数，图片长度，图片宽度]
现在我有一份一维的时间信号数据，比如处理完成之后的格式是[200, 1024]，第一维是样本个数，第二维是特征，resnet18是否支持这种数据的分类

如果特征的维度是1024，可以变成 32 * 32的，可以尝试将输入 reshape 成： [ 200, 1, 32, 32]

hi 感谢回复，我把输入改成[16,1,32,32]调用resnet18报如下错误，麻烦帮忙看看要怎么调整，谢谢！

resnet18 这个是定义好的模型，一些参数和你不匹配。这个是nn.Conv2D的参数和你的不匹配。
https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api/paddle/nn/Conv2D_cn.html#conv2d

https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/python/paddle/vision/models/resnet.py#L238

resnet18 这个是定义好的模型，一些参数和你不匹配。这个是nn.Conv2D的参数和你的不匹配。 https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api/paddle/nn/Conv2D_cn.html#conv2d

https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/python/paddle/vision/models/resnet.py#L238

那我这个场景下该怎么去调整参数呢

https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/python/paddle/vision/models/resnet.py#L238

self.conv1 = nn.Conv2D(
            3,
            self.inplanes,
            kernel_size=7,
            stride=2,
            padding=3,
            bias_attr=False)

第一个参数改为1即可。kernel_size也可以适当减小一点。

因为你的数据较小，不建议你搞这么大的网络，可以尝试拿Conv2D自己组两三层卷积网络即可。

https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/python/paddle/vision/models/resnet.py#L238

self.conv1 = nn.Conv2D(
            3,
            self.inplanes,
            kernel_size=7,
            stride=2,
            padding=3,
            bias_attr=False)

第一个参数改为1即可。kernel_size也可以适当减小一点。

因为你的数据较小，不建议你搞这么大的网络，可以尝试拿Conv2D自己组两三层卷积网络即可。

明白了，感谢，我还有两个疑问哈
1、这种改动只能通过修改源码才能完成，不能在调用resnet通过传参的形式改动是吧？
2、咱们目前的resnet只支持2维的卷积，不支持1维的卷积是吧？

谢谢

是的。

resnet是模型级别的东西，处理的都是图片数据。你的数据diff很大，需要修改很多。建议使用 Conv1D 之类的API的组合一个小网络适配你的数据，

是的。

resnet是模型级别的东西，处理的都是图片数据。你的数据diff很大，需要修改很多。建议使用 Conv1D 之类的API的组合一个小网络适配你的数据，

了解了，我这个数据是一维的振动信号数据，在工业机械场景中挺常见的，也有不少人研究，网上也有一些基于resnet去做的，paddle 或许也可以考虑下。
再次感谢