胶囊网络的AgreementRouting类函数的forward函数部分中batch_size, input_caps, output_caps, = u_predict.size()运行报错RuntimeError: The size of tensor a (19) must match the size of tensor b (1728) at non-singleton dimension 1该怎么改

你遇到的错误是由于张量的尺寸不匹配所导致的。根据错误信息，输入张量的大小为(19)，而输出张量的大小应该是(1728)。要解决这个问题，你需要确保输入和输出张量的大小在非单例维度上匹配。

首先，你可以检查一下输入张量u_predict的尺寸，确保它的形状是(batch_size, input_caps, output_caps)。如果u_predict的尺寸不正确，你可以调整它的形状以匹配预期的尺寸。

例如，如果u_predict的形状是(19, 32, 64)，你可以使用torch.reshape函数将其调整为(19, 1728)，代码如下：

u_predict = torch.reshape(u_predict, (batch_size, -1))

这将把input_caps和output_caps两个维度合并为一个维度。

另外，你还需要确保AgreementRouting类的forward函数接收到正确的输入。在调用forward函数之前，你需要检查一下输入张量的尺寸是否正确，并将其调整为(batch_size, input_caps, output_caps)。

如果你提供更多关于AgreementRouting类和相关代码的细节，我可以给出更具体的建议。

相关问题

class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size): super().__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.num_directions = 1 # 单向LSTM self.batch_size = batch_size self.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(self.hidden_size, self.output_size) def forward(self, input_seq): batch_size, seq_len = input_seq[0], input_seq[1] h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(device) c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(device) # output(batch_size, seq_len, num_directions * hidden_size) output, _ = self.lstm(input_seq, (h_0, c_0)) pred = self.linear(output) pred = pred[:, -1, :] return pred这些代码分别是什么意思

这些代码是一个 PyTorch 模型的实现，该模型是一个基于 LSTM 的序列预测模型。具体解释如下：

- `class LSTM(nn.Module):` 定义了一个 LSTM 模型类，继承自 PyTorch 的 nn.Module 类。
- `def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size):` 定义了模型的构造函数，接收五个参数：输入特征维度 `input_size`、隐藏层特征维度 `hidden_size`、LSTM 层数 `num_layers`、输出特征维度 `output_size`、batch 大小 `batch_size`。
- `super().__init__():` 调用父类的构造函数，初始化模型的基本属性。
- `self.input_size = input_size`、`self.hidden_size = hidden_size`、`self.num_layers = num_layers`、`self.output_size = output_size`、`self.batch_size = batch_size` 分别初始化模型的输入特征维度、隐藏层特征维度、LSTM 层数、输出特征维度和 batch 大小等属性。
- `self.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True)` 定义了一个 LSTM 层，接收四个参数：输入特征维度，隐藏层特征维度，LSTM 层数和 batch_first 的值为 True，表示输入数据的维度顺序为 (batch_size, seq_len, input_size)。
- `self.linear = nn.Linear(self.hidden_size, self.output_size)` 定义了一个全连接层，用于将 LSTM 层的输出特征映射到指定的输出维度。
- `def forward(self, input_seq):` 定义了模型的前向传播函数，接收一个参数 `input_seq`，表示输入的序列数据。
- `batch_size, seq_len = input_seq[0], input_seq[1]` 解析输入数据的 batch 大小和序列长度。
- `h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(device)` 和 `c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(device)` 初始化 LSTM 层的初始隐藏状态和细胞状态，使用随机生成的张量，并将它们移动到指定的设备上。
- `output, _ = self.lstm(input_seq, (h_0, c_0))` 将输入序列和初始状态输入到 LSTM 层中，得到 LSTM 层的输出和最后一个时间步的隐藏状态。
- `pred = self.linear(output)` 将 LSTM 层的输出特征映射到指定的输出维度。
- `pred = pred[:, -1, :]` 取最后一个时间步的输出特征作为预测结果。

总的来说，这段代码实现了一个基于 LSTM 的序列预测模型，可以用于对时序数据进行预测。

batch_size, input_size, sequence_size = static.size()

好的，你的问题是：batch_size, input_size, sequence_size = static.size() 的含义是什么？

这行代码的含义是将一个名为 static 的 tensor 的尺寸（size）分别赋值给 batch_size、input_size 和 sequence_size 变量。具体来说，static.size() 返回一个包含三个元素的元组，分别表示 static tensor 的批次数（batch_size）、输入维度（input_size）和序列长度（sequence_size）。