dimension specified as -2 but tensor has no dimensions 中的-2是什么
时间: 2024-05-20 21:12:03 浏览: 8
在PyTorch中,“dimension specified as -2”是指在调用某些函数时,没有正确指定要操作的张量的维度。在PyTorch中,-2是表示倒数第二个维度的符号。例如,对于一个形状为[2, 3, 4, 5]的张量,-2表示第三个维度(即4),而-1表示最后一个维度(即5)。
通常情况下,这个错误会出现在调用类似于mean、sum这样的聚合函数时,因为这些函数需要指定要操作的维度。解决这个错误的方法是,查看具体的函数文档,确定需要指定的维度,然后在调用函数时传递正确的参数。
相关问题
dimension specified as -2 but tensor has no dimensions
这个错误通常发生在使用 PyTorch 或 TensorFlow 等深度学习框架时。这个错误通常是由于传递给模型的输入数据的维度不正确导致的。具体来说,这个错误可能是由以下原因引起的:
1. 输入数据的形状不正确。例如,数据可能是一个标量而不是一个张量,或者张量的形状不匹配。
2. 模型的输入和期望的输入不匹配。例如,模型可能期望一个三维张量,但是你传递给模型的是一个二维张量。
3. 数据类型不匹配。例如,你可能传递了一个浮点数,但是模型期望一个整数。
为了解决这个问题,你需要仔细检查你的输入数据并确保它的形状、类型和大小都与模型期望的输入匹配。你可以使用打印语句或调试器来检查输入数据的形状和类型,以便找出错误所在。
past_length = past_key_values[0][0].size(-2) dimension specified as -2 but tensor has no dimensions
这个错误通常发生在使用 PyTorch 的框架时,当你尝试使用具有不正确形状的张量进行操作时,就会出现类似的错误。
在这个特定的错误信息中,它表示张量没有第二维。可能是因为你传递的张量是空的或是没有正确初始化。
建议检查输入张量的形状,并确保它们具有正确的维数和形状。你可以通过调用 `.shape` 或 `.size()` 函数来检查张量的形状。如果输入张量的形状不正确,则需要进行相应的修改,以使其具有正确的形状。
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