AssertionError: shape: torch.Size([1, 2])

这个 Assertion Error 表示某个 tensor 的 shape 不符合预期。具体来说，它的 shape 是 `[1, 2]`，但是你的代码中可能期望它的 shape 是其他的值。

你可以通过打印出这个 tensor，或者在代码中加入调试语句，来进一步查找问题所在。也可以检查一下代码中对这个 tensor 进行操作的部分，看看是否有误。

相关问题

AssertionError: shape: torch.Size([1, 26])

这个错误通常表示你的代码中有一个断言(assertion)失败了。具体来说，它显示了一个形状(shape)的错误信息，表明你期望的张量形状与实际的形状不匹配。

在你的代码中，可能有一个断言语句，它在某个条件不满足时会引发`AssertionError`异常。例如，一个常见的情况是在使用PyTorch时，你期望一个张量的形状与另一个张量相同，但实际上它们的形状不匹配，导致一个断言失败并触发异常。

要解决这个问题，你需要查找引发断言失败的代码，并检查期望的形状是否正确。你可以使用调试器或添加打印语句来帮助你找到这个问题。一旦找到了问题所在，你可能需要修改代码来确保张量的形状正确匹配，或者更改你的期望形状以反映实际情况。

assert state.shape == (state.shape[0],self.state_size), "shape: {}".format(state.shape) AssertionError: shape: torch.Size([1, 2])

这个错误提示是在调用某个函数时 `state` 的形状与预期不符，导致出现了断言错误。具体来说，`state` 的形状为 `torch.Size([1, 2])`，而预期的形状应该是 `(state.shape[0],self.state_size)`。也就是说，`state` 应该是一个形状为 `(1, self.state_size)` 的张量。

你可以检查一下调用该函数时传入的 `state` 是否正确，以及该函数内部是否正确处理了 `state` 的形状。如果需要的话，你可以在函数调用前打印出 `state` 的形状，以便更好地调试问题。