tgt_in = torch.rand((Batch_size, 1, 3))什么意思

在这个代码中，`tgt_in` 是一个形状为 `(Batch_size, 1, 3)` 的张量，其中 `Batch_size` 是批次大小。具体来说，它是一个三维张量，第一个维度表示批次中的样本数量（Batch_size），第二个维度表示序列长度（这里是1），第三个维度表示每个序列元素的特征数量（这里是3）。该张量是通过 `torch.rand` 函数生成的，它会创建一个形状为指定大小的张量，并填充随机值。这里的 `tgt_in` 张量可以用于模型的输入或者其他需要随机生成的数据。

相关问题

给你提供了完整代码，但在运行以下代码时出现上述错误，该如何解决？Batch_size = 9 DataSet = DataSet(np.array(x_train), list(y_train)) train_size = int(len(x_train)*0.8) test_size = len(y_train) - train_size train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(DataSet, [train_size, test_size]) TrainDataloader = Data.DataLoader(train_dataset, batch_size=Batch_size, shuffle=False, drop_last=True) TestDataloader = Data.DataLoader(test_dataset, batch_size=Batch_size, shuffle=False, drop_last=True) model = Transformer(n_encoder_inputs=3, n_decoder_inputs=3, Sequence_length=1).to(device) epochs = 10 optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.0001) criterion = torch.nn.MSELoss().to(device) val_loss = [] train_loss = [] best_best_loss = 10000000 for epoch in tqdm(range(epochs)): train_epoch_loss = [] for index, (inputs, targets) in enumerate(TrainDataloader): inputs = torch.tensor(inputs).to(device) targets = torch.tensor(targets).to(device) inputs = inputs.float() targets = targets.float() tgt_in = torch.rand((Batch_size, 1, 3)) outputs = model(inputs, tgt_in) loss = criterion(outputs.float(), targets.float()) print("loss", loss) loss.backward() optimizer.step() train_epoch_loss.append(loss.item()) train_loss.append(np.mean(train_epoch_loss)) val_epoch_loss = _test() val_loss.append(val_epoch_loss) print("epoch:", epoch, "train_epoch_loss:", train_epoch_loss, "val_epoch_loss:", val_epoch_loss) if val_epoch_loss < best_best_loss: best_best_loss = val_epoch_loss best_model = model print("best_best_loss ---------------------------", best_best_loss) torch.save(best_model.state_dict(), 'best_Transformer_trainModel.pth')

根据你提供的完整代码，错误信息可能是在以下部分出现问题：

for index, (inputs, targets) in enumerate(TrainDataloader):
    # ...
    tgt_in = torch.rand((Batch_size, 1, 3))
    outputs = model(inputs, tgt_in)
    # ...

你在每次循环中都使用 `torch.rand` 函数生成了一个形状为 `(Batch_size, 1, 3)` 的随机张量 `tgt_in`，然后将其作为模型的输入之一。然而，这个随机张量的维度不匹配模型的期望输入维度。

为了解决这个问题，你可以将 `tgt_in` 的维度调整为与模型期望的维度相匹配。根据你之前提供的信息，`n_decoder_inputs` 是模型期望的输入维度，因此可以使用 `torch.rand` 生成一个形状为 `(Batch_size, n_decoder_inputs, Sequence_length)` 的随机张量。根据你的代码，`n_decoder_inputs` 和 `Sequence_length` 都是 3，所以你可以将以下行：

tgt_in = torch.rand((Batch_size, 1, 3))

更改为：

tgt_in = torch.rand((Batch_size, 3, 1))

这样，`tgt_in` 的维度就与模型的期望输入维度匹配了。请尝试进行这个修改并重新运行代码，看看是否能够解决错误。

tgt_in = torch.rand((Batch_size, 1, 3))这是输入张量， def encoder_in(self, src): src_start = self.input_projection(src).permute(1, 0, 2) in_sequence_len, batch_size = src_start.size(0), src_start.size(1) pos_encoder = (torch.arange(0, in_sequence_len, device=src.device).unsqueeze(0).repeat(batch_size, 1)) pos_encoder = self.input_pos_embedding(pos_encoder).permute(1, 0, 2) src = src_start + pos_encoder src = self.encoder(src) + src_start return src这部分改怎么修改不会出错误？

在你提供的代码中，有一些问题可能导致错误。首先，`src_start` 是通过对 `src` 进行投影操作后进行维度变换，但是这里的维度变换是不正确的。正确的是将维度 `(in_sequence_len, batch_size, feature_dim)` 变换为 `(batch_size, in_sequence_len, feature_dim)`，可以使用 `permute(1, 0, 2)` 实现这个变换。

其次，`pos_encoder` 是一个位置编码张量，用于为输入序列添加位置信息。在这里，`pos_encoder` 的维度变换也是不正确的。正确的是将维度 `(batch_size, in_sequence_len, feature_dim)` 变换为 `(in_sequence_len, batch_size, feature_dim)`，可以使用 `permute(1, 0, 2)` 实现这个变换。

下面是修改后的代码片段：

def encoder_in(self, src):
    src_start = self.input_projection(src).permute(1, 0, 2)
    in_sequence_len, batch_size = src_start.size(0), src_start.size(1)
    pos_encoder = torch.arange(0, in_sequence_len, device=src.device).unsqueeze(0).repeat(batch_size, 1)
    pos_encoder = self.input_pos_embedding(pos_encoder).permute(1, 0, 2)
    src = src_start + pos_encoder
    src = self.encoder(src) + src_start
    return src

通过这些修改，你应该能够避免 "number of dims don't match in permute" 错误。请确保在其他部分的代码中，维度匹配和操作正确，以避免其他潜在的错误。