RuntimeError: Size does not match at dimension 2 expected index [1, 1, 4694272] to be smaller than src [1, 704, 1667] apart from dimension 1
时间: 2024-04-23 18:24:53 浏览: 18
这个错误通常是由于尝试在一个形状不匹配的张量上执行操作导致的。根据错误信息,您正在尝试使用一个形状为[1, 1, 4694272]的张量,但是您的输入张量大小为[1, 704, 1667],这两个张量的形状不同,因此您需要检查您的代码并确保在执行操作之前,两个张量的形状是匹配的。
您可以检查代码中的数据加载和处理部分是否有错误,或者检查模型的输入和输出是否正确。同时,推荐使用PyTorch的调试工具,例如 `torch.set_grad_enabled(True)` 和 `torch.autograd.set_detect_anomaly(True)` 来帮助您发现代码中的错误。
相关问题
RuntimeError: bilinear(): input1 size does not match weight size: got 512 but expected 8
这个错误是由于输入张量的尺寸与权重张量的尺寸不匹配所引起的。在这个例子中,输入张量的大小是512,但是期望的权重大小是8。这意味着你正在尝试使用一个大小不匹配的权重张量进行双线性插值操作。
要解决这个问题,你需要确保输入张量的大小与权重张量的大小相匹配。你可以检查输入张量和权重张量的维度,并确保它们具有相同的大小。如果你使用的是预训练模型,你可能需要查看模型的文档或代码,以了解正确的输入张量和权重张量的大小。
如果你正在自己实现双线性插值操作,你需要检查你的实现代码,并确保输入张量和权重张量的大小相匹配。你可以使用调试器或打印语句来查看张量的大小,并找出问题所在。
希望这能帮助到你解决问题!如果你有更多的疑问,请随时提问。
RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 2. Expected size 576 but got size 96 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二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 2. Expected size 576 but got size 96 for tensor number 1 in the list.",意味着在第1个张量中,期望的尺寸是576,但实际得到的尺寸是96。
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。
如果以上方法都没有解决问题,你可以尝试使用调试工具来查看张量的尺寸变化情况,以便更好地定位问题所在。