上一个问题的代码出现这样的错误RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 1 but got size 56 for tensor number 1 in the list.
时间: 2024-03-21 17:37:53 浏览: 31
这个错误通常是在 `torch.split()` 函数中指定的维度大小不正确导致的。具体来说,`torch.split()` 函数在指定维度上均分张量时,要求该维度的大小必须能够被均分的份数整除,否则就会出现维度大小不匹配的错误。
在这个问题中,根据错误提示信息,可以看出在对张量 `x` 进行拆分时,指定的第二个维度大小应该为 1,但实际上得到的大小为 56,因此需要检查一下 `x` 张量的形状是否符合预期。如果 `x` 张量的形状不符合预期,需要在调用 `torch.split()` 函数之前对其进行相应的变形操作,以满足维度大小的要求。
另外,还需要注意的是,由于 `x` 张量的第一个维度通常是 batch size,因此在对 `x` 进行拆分时,应该在第二个维度上进行操作,而不是第一个维度。
以下是修改后的代码示例:
```
class Partial_conv3(nn.Module):
def __init__(self, dim, n_div, forward):
super().__init__()
self.dim_conv3 = dim // n_div
self.dim_untouched = dim - self.dim_conv3
self.partial_conv3 = nn.Conv2d(self.dim_conv3, self.dim_conv3, 3, 1, 1, bias=False)
if forward == 'slicing':
self.forward = self.forward_slicing
elif forward == 'split_cat':
self.forward = self.forward_split_cat
else:
raise NotImplementedError
def forward_slicing(self, x: Tensor) -> Tensor:
# only for inference
x = x.clone() # !!! Keep the original input intact for the residual connection later
x1, x2 = torch.split(x, 1, dim=1) # 在第二个维度上拆分
x1 = self.partial_conv3(x1)
x = torch.cat((x1, x2), 1)
return x
def forward_split_cat(self, x: Tensor) -> Tensor:
x1, x2 = torch.split(x, self.dim_conv3, dim=1) # 在第二个维度上拆分
x1 = self.partial_conv3(x1)
x = torch.cat((x1, x2), 1)
return x
```