RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 32 but got size 64 for tensor number 2 in the list.
时间: 2024-02-04 22:06:25 浏览: 45
这个错误提示是由于张量的大小不匹配引起的。在这种情况下,期望在维度1上的大小为32,但实际上得到的大小为64。这可能是在模型训练或推理过程中出现的问题。
为了解决这个问题,你可以尝试以下几个方法:
1. 检查数据集的预处理步骤是否正确。确保所有的输入张量在维度1上具有相同的大小。
2. 检查模型的定义和输入数据的形状是否匹配。确保模型的输入层与数据的维度兼容。
3. 检查模型训练过程中是否有任何修改输入张量大小的操作。如果有,确保这些操作是正确的,并且不会导致大小不匹配的错误。
如果以上方法都没有解决问题,你可能需要仔细检查代码的其他部分,尤其是与张量操作相关的部分,以确定其他可能引起错误的因素。
相关问题
RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 48 but got size 47 for tensor number 1 in the list
引用\[1\]:在目标检测服务中,使用yolov7模型通过flask打包成预测服务API。训练时,输入的图像大小为1280。如果输入的预测图片大小大于1280,则预测成功;如果小于1280,则会报错RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 27 but got size。根据错误提示,推测问题出在图像处理过程中的resize操作上,具体是在以下代码行出错:pred = self.model(img, augment=self.augment)\[0\]。完整的错误提示如下:
RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 48 but got size 47 for tensor number 1 in the list.
引用\[2\]中给出了改造base64_to_image函数的代码,该函数用于将base64格式的图片转换为图片对象。在这个函数中,使用了cv2库对图片进行解码和处理。引用\[3\]分析了问题的原因,发现是在pading过程中少给了一个参数stride,导致小图片在pading过程中像素错误,从而导致了dimension错误。
解决方案是在图像处理过程中正确设置stride参数,确保图片的像素处理正确。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [记录解决RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 27 but got ...](https://blog.csdn.net/h363924219/article/details/127778425)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_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.
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。