RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Got 6 and 180 in dimension 2 (The offending index is 1)

这个错误通常表示在操作两个张量时，它们的形状不匹配。具体来说，在维度1之外的维度中，它们的形状必须完全匹配。

在您提供的错误消息中，您有两个形状分别为[6, ?]和[1, 180]的张量。这意味着它们的第一个维度不同，并且在第二个维度中，它们的长度也不同。

要解决这个问题，您需要考虑如何调整这两个张量的形状，使它们匹配。如果您想要更具体的建议，请提供一些更多的上下文，例如您正在做什么，以及哪些操作导致了这个错误。

相关问题

RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Got 3 and 1 (The offending index is 0)

这个错误通常出现在两个张量的形状（shape）不匹配时进行操作时。在维度1以外，这两个张量的形状必须完全相同。但是在维度1处，它们的长度可以不同。

根据错误信息，你正在进行的操作涉及到两个张量，其中一个张量在维度1处的长度为3，而另一个张量在维度1处的长度为1。这是不允许的，两个张量在维度1处的长度必须相同。

你需要检查你的代码，找出哪个张量在维度1处的长度与另一个张量不同，并相应地修改它们的形状，使它们能够进行操作。你可以使用 PyTorch 中的 `view()` 或 `reshape()` 函数来改变张量的形状。

runtimeerror:sizes of tensors must match except in dimension 1.Got 27648 and 12288(the offending index is 0)

这个错误通常是由于在执行某些操作时，两个张量的大小不匹配而导致的。在这种情况下，错误提示告诉我们，两个张量在维度1上的大小不同，一个大小为27648，另一个大小为12288。这意味着在进行某些操作时，这两个张量的形状不兼容。

要解决这个问题，你需要检查你的代码并确定哪些操作导致了这个错误。你可以打印出相关的张量大小以及执行的操作，以便更好地理解问题所在。一种可能的原因是在使用不同大小的张量进行矩阵乘法时，或者在使用不同大小的张量进行拼接时，大小不匹配会导致这个错误。你可以检查你的代码以确保在这些操作之前，张量的大小匹配。