在 torch 中使用 CAddTable 和 ConcatTable 出现了错误

我尝试使用 torch 构建我的网络中的一些残差块，但是为什么在使用 CAddTable 和 ConcatTable 时 torch 会给我错误提示呢？请有经验的大佬指教，谢谢。我使用的代码如下：

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)

而且错误提示如下所示： ...torch/install/share/lua/5.1/cudnn/SpatialConvolution.lua:102: input has to contain: 3 feature maps, but received input of size: 1 x 16 x 60 x 60 stack traceback: