在 Python 中，`RecursionError: maximum recursion depth exceeded` 错误通常发生在一个函数递归调用自身太多次，超出了 Python 默认的递归深度限制时。Python 默认的递归深度限制是比较低的，以避免无限递归导致的栈溢出。
在你的代码中，这个错误可能发生在 `_get_fc_input_size` 方法里。这个方法在构造函数中被调用，并且它试图创建一个 `AlexNet` 实例来计算全连接层的输入尺寸。但是，由于 `_get_fc_input_size` 方法本身在 `AlexNet` 类定义中，这将导致无限递归调用：
def _get_fc_input_size(self, shape):model = AlexNet() # 这里创建了一个新的 AlexNet 实例，它又将调用 _get_fc_input_size 方法model.eval()with torch.no_grad():x = torch.randn(shape)x = model.conv(x)return x.view(x.size(0), -1).size(1)要解决这个问题，你应该避免在 `_get_fc_input_size` 方法中创建新的 `AlexNet` 实例。相反，你应该使用当前实例的 `conv` 属性来计算输出尺寸。以下是修正后的代码：
class AlexNet(nn.Module):def __init__(self):super(AlexNet, self).__init__()# ... [省略其他部分] ...# 计算全连接层输入大小self.fc_input_size = self._get_fc_input_size()self.fc = nn.Sequential(# ... [省略其他部分] ...)def forward(self, img):feature = self.conv(img)feature = feature.view(img.size(0), -1) # 展平特征图output = self.fc(feature)return outputdef _get_fc_input_size(self):# 使用当前实例的 conv 属性来计算输出尺寸x = torch.randn(1, 1, 28, 28) # 假设输入图像尺寸是 (1, 28, 28)x = self.conv(x)# 计算展平后的特征数量return x.view(-1).size(0)# 创建模型
model = AlexNet().to(device)
# ... [省略其他部分] ...在这个修正中，`_get_fc_input_size` 方法不再创建新的 `AlexNet` 实例，而是直接使用 `self.conv` 来获取卷积层的输出，然后计算这个输出在展平后的大小。这样，递归调用的问题就解决了。
