RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 360 but got size 180 for tensor number 4 in the list.

这个错误通常是由于在进行某些操作时，两个张量的形状（shape）不匹配导致的。在这个错误信息中，你可以看到出现了一个大小不匹配的张量，它的期望大小是 360，但实际大小是 180。这个错误信息还告诉我们，这个张量是列表中的第四个张量。

要解决这个问题，你需要检查你的代码，找出这个张量被创建或修改的位置。然后，你需要检查在这个位置上的操作，确保它们能够处理形状不匹配的张量。如果你无法立即找到问题所在，可以尝试在代码中添加一些调试语句，例如打印张量的形状，来帮助你找到问题。

在某些情况下，你可能需要使用 PyTorch 中的一些函数来调整张量的形状，例如 view()、reshape() 或 transpose()。你需要仔细阅读 PyTorch 文档，以确定哪个函数最适合你的情况。

相关问题

RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 4 but got size 32 for tensor number 1 in the list.

这个错误提示是由于张量的尺寸不匹配导致的。具体来说，在运行过程中，张量的尺寸在除了第一个维度之外的其他维度上必须匹配。在你提供的错误提示中，报错信息是"RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 4 but got size 32 for tensor number 1 in the list."，意味着在第1个张量中，期望的尺寸是4，但实际得到的尺寸是32。

要解决这个问题，你需要检查你的代码，特别是涉及到张量尺寸的地方。可能有以下几种情况导致尺寸不匹配的错误：
1. 输入的张量尺寸与模型的期望输入尺寸不一致。请确保输入的张量尺寸与模型的期望输入尺寸相匹配。
2. 在进行图片处理时，可能存在resize操作导致尺寸不匹配。请检查图片处理的代码，确保resize操作的尺寸与模型的期望输入尺寸一致。
3. 在模型的前向传播过程中，可能存在尺寸变换或者张量拼接等操作导致尺寸不匹配。请检查模型的前向传播代码，确保张量尺寸的操作正确。

RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 2 but got size 1 for tensor number 1 in the list.

这个错误通常出现在神经网络模型中，它表明您的输入张量的形状与模型期望的形状不匹配。具体来说，在您的情况下，您的模型期望输入两个张量，它们的形状应该相同，除了在第一个维度上可以不同（通常是batch_size）。但是，您的输入数据只提供了一个张量，它的形状与模型期望的第一个张量的形状不匹配。

您需要检查输入数据是否正确，并确保输入张量的形状正确匹配模型的输入形状。如果您使用的是PyTorch等深度学习框架，则可以使用torch.unsqueeze()或torch.reshape()等函数来调整输入张量的形状。如果您使用的是其他框架，请查阅其文档以了解如何调整张量的形状。