Expected input batch_size (1664) to match target batch_size (13).

This error message indicates that there is a mismatch between the batch size of the input data and the target data. In this specific case, the input batch size is 1664 while the target batch size is 13. Both the input and target data should have the same batch size.

To resolve this issue, you can adjust the batch size in your code to ensure that it matches between the input and target data. Alternatively, you can preprocess the data to ensure that both the input and target data have the same batch size.

相关问题

Expected input batch_size (64) to match target batch_size (5934).

这个错误通常发生在训练模型的时候，它意味着你的输入数据与目标数据的维度不一致。具体来说，你的输入数据的batch_size为64，而目标数据的batch_size为5934，这两个数量应该一致，否则就会出现上述错误。

解决这个问题的方法是检查你的输入数据和目标数据，确保它们具有相同的batch_size。如果你使用的是PyTorch，那么可以使用torch.utils.data.DataLoader来加载数据，并确保它们在batch_size上一致。如果你使用的是其他的框架，那么也应该检查你的代码以确保输入和目标数据的batch_size一致。

Expected input batch_size (1) to match target batch_size (64).

这个错误通常是由于输入到模型的数据batch_size与标签数据的batch_size不匹配导致的。解决方法是确保输入数据和标签数据的batch_size相同。可以通过以下方法解决：
1.检查输入数据和标签数据的batch_size是否相同。
2.如果不同，可以使用torch.utils.data.DataLoader中的batch_size参数来设置相同的batch_size。
3.如果仍然存在问题，可以检查模型的输出和标签数据的形状是否相同，如果不同，可以使用torch.nn.functional中的函数来调整形状，例如torch.nn.functional.one_hot()函数可以将标签数据转换为one-hot编码形式。

# 例子
import torch
import torch.nn.functional as F

# 假设模型输出为(1, 4)，标签数据为(64,)
output = torch.randn(1, 4)
label = torch.randint(0, 4, (64,))

# 调整标签数据的形状为one-hot编码形式
label = F.one_hot(label, num_classes=4)

# 检查形状是否相同
print(output.shape, label.shape) # 输出：torch.Size([1, 4]) torch.Size([64, 4])

# 使用相同的batch_size计算loss
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
loss = criterion(output, label.argmax(dim=1))