RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 74 but got size 37 for tensor number 1 in the list.

这个错误提示表明在一个张量列表中，第一个张量的第二个维度应该是74，但实际上它的大小是37，与期望的大小不匹配。这通常是由于数据维度不一致导致的。为了解决这个问题，你需要检查你的数据是否正确，并确保它们的维度匹配。你可以使用PyTorch的`size()`函数来检查张量的维度。如果你的数据不匹配，你可以使用`resize()`或`view()`函数来调整它们的大小。

以下是一个例子，假设你有一个张量列表`tensors`，其中第一个张量应该是大小为(2, 74, 32, 32)的张量，但实际上它的大小是(2, 37, 32, 32)：

import torch

# 假设你的张量列表是这样的
tensors = [torch.randn(2,37, 32, 32), torch.randn(2, 160, 32, 32)]

# 检查第一个张量的维度
print(tensors[0].size()) # 输出：torch.Size([2, 37, 32, 32])

# 调整第一个张量的大小
tensors[0] = torch.randn(2, 74, 32, 32)

# 再次检查第一个张量的维度
print(tensors[0].size()) # 输出：torch.Size([2, 74, 32, 32])

相关问题

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。

RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 3 but got size 1 for tensor number 1 in the list.

这个错误通常发生在PyTorch等深度学习框架中，当你尝试做张量运算时，如果两个或更多张量的形状在除第一个维度（batch size）之外的其他维度不匹配，就会抛出RuntimeError，提示"Sizes of tensors must match except in dimension 1"。在这个例子中，预期的第一个张量应该有三个元素（size 3），但实际上得到的是只有一个元素（size 1）。这通常意味着你在操作中误将单个样本的向量与其他批量数据混合了，或者是计算时输入了不符合要求的张量形状。解决这个问题需要检查你的代码，确认张量在进行运算前是否具有正确的维度和大小。