import torch import torch.nn as nn import numpy as np from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset import pandas as pd class RNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(RNN, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, num_layers=1, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(1, x.size(0), self.hidden_size) out, _ = self.rnn(x, h0) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out input_size = 1 hidden_size = 32 output_size = 1 model = RNN(input_size, hidden_size, output_size) criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) df = pd.read_csv('beijing_wangjing_125_new.csv') congestion_index = df['idx'].values congestion_index_tensor= torch.tensor(congestion_index, dtype=torch.float32) print(congestion_index_tensor) for epoch in range(100): outputs = model(congestion_index_tensor) loss = criterion(outputs, labels) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step()为什么会说张量维度不匹配，应该如何修改

从你的代码中可以看出，"labels"这个变量没有被定义或赋值。因此，当你调用`criterion(outputs, labels)`时会出现维度不匹配的错误。

为了解决这个问题，你需要指定一个标签张量来计算损失。你可以从你的CSV文件中提取标签数据，并将其转换为张量。例如，如果你的标签数据存储在名为“labels”的列中，则可以使用以下代码将其转换为张量：

labels = df['labels'].values
labels_tensor = torch.tensor(labels, dtype=torch.float32)

然后，你可以在训练循环中使用这个标签张量来计算损失：

for epoch in range(100):
    outputs = model(congestion_index_tensor)
    loss = criterion(outputs, labels_tensor)
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

这样就可以解决维度不匹配的错误了。请注意，如果你的标签张量的维度和模型输出的维度不匹配，你仍然会遇到类似的错误。在这种情况下，你需要确保标签张量的形状与模型输出的形状匹配。