还是报错:RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 2. Expected size 16 but got size 1 for tensor number 1 in the list.
时间: 2024-04-27 13:22:26 浏览: 17
这个错误是因为拼接的两个张量在第2个维度的大小不一致,导致无法完成拼接。可以通过`unsqueeze()`函数为其中一个张量添加一个维度,使得它们在第2个维度的大小一致,从而避免这个错误。具体来说,可以将`outputs_backward`张量拓展一个新维度,将其大小设为与`outputs_forward`在第2个维度的大小一致,然后再进行拼接。修改后的代码如下:
```
# 将前向和反向LSTM的输出拼接起来
output = torch.cat((torch.stack(outputs_forward), torch.stack(outputs_backward).unsqueeze(2).expand(-1, -1, len(outputs_forward[0]))), dim=-1)
```
这样就可以避免这个错误了。
相关问题
发生报错:RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 46 but got size 45 for tensor number 1 in the list.
这个报错是由于在进行张量操作时,张量的维度不匹配导致的。具体来说,报错信息中的"Expected size 46 but got size 45"表示期望的张量大小为46,但实际得到的张量大小为45。
要解决这个问题,你可以检查以下几个方面:
1. 检查输入的张量的维度是否正确。确保输入的张量的维度与你的操作所需的维度匹配。
2. 检查你的代码中是否存在错误的索引或切片操作。确保你在进行张量操作时,没有超出张量的维度范围。
3. 检查你的数据是否正确。如果你的数据集中存在大小不一致的样本,可能会导致张量维度不匹配的错误。
4. 检查你的模型结构是否正确。如果你正在使用神经网络模型,确保你的模型的输入和输出维度与数据的维度相匹配。
如果以上方法都没有解决问题,你可以尝试打印出相关的张量和维度信息,以便更好地理解问题所在。另外,你也可以提供更多的代码和报错信息,以便我能够更具体地帮助你解决问题。
RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 16 but got size 32 for tensor number 2 in the list.
RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 16 but got size 32 for tensor number 2 in the list. 这个错误通常是由于在图像处理过程中的resize问题引起的。在引用中提到,如果输入的预测图片大小小于1280,则会报这个错误。可能是在模型的预测过程中,对输入图片进行了resize操作,而resize操作导致了tensor的维度不匹配。
解决这个问题的方法是确保输入的图片大小与模型的期望输入大小匹配。你可以检查一下代码中对图片进行resize的部分,确保输入的大小与模型的要求一致。