MNIST、torchvision 中的输出和广播形状不匹配

在 Torchvision 中使用 MNIST 数据集时出现以下错误

RuntimeError: output with shape [1, 28, 28] doesn't match the broadcast shape [3, 28, 28]

这是我的代码：

import torch
from torchvision import datasets, transforms

transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),
                            transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)),
                          ])
trainset = datasets.MNIST('~/.pytorch/MNIST_data/', download=True, train=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64, shuffle=True)
images, labels = next(iter(trainloader))

该错误是由于数据集上的颜色与灰度引起的，数据集是灰度的。

我通过将转换更改为来修复它

transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),
  transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])