RuntimeError: shape '[8, 8, -1, 400]' is invalid for input of size 516096

这个错误通常表示输入的张量形状不正确。根据错误信息来看，你正在尝试将一个大小为 516096 的张量重新调整为形状为 [8, 8, -1, 400] 的张量，但这个形状是无效的。

在 PyTorch 中，形状中的 -1 表示由系统自动推断该维度的大小。如果你想要将一个大小为 516096 的张量重新调整为形状为 [8, 8, ?, 400] 的张量，你可以使用以下代码：

import torch

x = torch.randn(516096)
x = x.view(8, 8, -1, 400)

请确保你在调整张量形状时，确保新形状的维度总数与原始张量的元素总数相匹配。如果无法确定某个维度的大小，可以使用 -1 让系统自动推断。

相关问题

RuntimeError: shape '[-1, 400]' is invalid for input of size 49152

这个错误通常是由于输入数据的大小不匹配而引起的。在这个例子中，你的输入数据的形状被设置为`[-1, 400]`，但是数据的大小实际上是`49152`。这可能是因为你的输入数据的形状设置不正确或者你的数据本身是错误的。

为了解决这个问题，你需要检查你的代码，确保你的输入数据的形状正确，并且数据的大小与你所期望的大小相匹配。此外，你还可以尝试打印出输入数据的形状和大小，以便更好地理解问题所在。

RuntimeError: shape '[-1, 400]' is invalid for input of size 44944

这个错误提示也是出现在深度学习模型中，表示输入数据的形状不符合模型的要求。具体来说，这个错误提示中的信息是指输入数据的形状为[-1, 400]，其中-1表示数据的批量大小，400表示每个数据的特征维度。而实际上，输入数据的大小是44944，这个大小与[-1, 400]的形状不匹配，所以就出现了这个错误。同样地，可以检查一下输入数据的形状是否正确，或者检查一下模型定义中对输入数据形状的要求是否正确。另外，还需要注意一下输入数据的通道数是否正确，即如果是图像数据，需要确保通道数的维度也正确。