untimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 256 but got size 128 for tensor number 1 in the list.

这个错误通常是由于在进行张量操作时，两个张量的大小不匹配导致的。具体来说，这个错误提示中的“dimension 1”指的是张量的第二个维度，即列数。在你的代码中，有两个张量的列数分别为256和128，这是不允许的。

要解决这个问题，你需要检查你的代码中涉及到这两个张量的操作，确保它们的列数相同。如果你无法确定哪些操作导致了这个错误，可以尝试使用print语句或调试器来跟踪代码执行过程中的张量大小。

相关问题

RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 128 but got size 32 for tensor number 1 in the list.

回答: 这个错误提示是由于张量的尺寸不匹配导致的。根据引用\[1\]中的错误提示，这个错误是在维度1上尺寸不匹配，期望的尺寸是128，但实际得到的尺寸是32。根据引用\[2\]中的错误提示，这个错误可能是由于图像处理过程中的resize问题导致的。在目标检测服务中，如果输入的图像尺寸小于1280，则会报错。而根据引用\[3\]中的错误提示，这个错误可能是由于使用了像素混洗函数(pixel_shuffle)时，输入通道数不是缩放因子的平方倍导致的。所以，解决这个错误的方法可能是检查代码中的resize操作和像素混洗函数的使用，确保尺寸匹配和通道数的正确性。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Bug解决-RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 2. Got 320 and 160 (The ...](https://blog.csdn.net/qq_40723205/article/details/125905539)[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]
- *2* [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 128 but got size 129 for tensor number 1 in the list.

这个错误提示表明在一个张量列表中，第一个张量的第一维大小为128，而第二个张量的第一维大小为129，这两个张量的第一维大小不匹配，导致了运行时错误。解决这个问题的方法是确保所有张量的第一维大小相同。

以下是一个示例代码，用于演示如何解决这个问题：

import torch

# 创建两个张量，第一个张量的第一维大小为128，第二个张量的第一维大小为129
tensor1 = torch.randn(128, 10)
tensor2 = torch.randn(129, 10)

# 将这两个张量放入一个张量列表中
tensor_list = [tensor1, tensor2]

# 检查张量列表中的所有张量的第一维大小是否相同
for i in range(1, len(tensor_list)):
    if tensor_list[i].size(0) != tensor_list[0].size(0):
        # 如果有张量的第一维大小不同，则打印错误信息并退出程序
        print(f"Error: tensor {i+1} has size {tensor_list[i].size(0)} in dimension 1, but tensor 1 has size {tensor_list[0].size(0)} in dimension 1.")
        exit()

# 如果所有张量的第一维大小相同，则继续执行程序
print("All tensors have the same size in dimension 1.")