RuntimeError: requested resize to (4, 3, 256, 512) ((4, 3, 256, 512) elements in total), but the given tensor has a size of 4x3x544x960 (6266880 elements). autograd's resize can only change the shape of a given tensor, while preserving the number of elements. python-BaseException 如何修改这个错误
时间: 2024-03-19 09:46:23 浏览: 35
你可以使用`torch.nn.functional.interpolate()`函数来调整张量的大小,该函数可以将张量的大小调整为任意大小,同时保留元素数量。下面是一个例子:
```python
import torch.nn.functional as F
# 假设你的张量名为tensor
new_tensor = F.interpolate(tensor, size=(256, 512), mode='bilinear', align_corners=False)
```
在这个例子中,`F.interpolate()`函数将张量调整为大小为256x512的新张量。`mode`参数指定了插值方法,`align_corners`参数指定了是否对齐张量的角落。你可以根据自己的需求调整这些参数。
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RuntimeError: requested resize to (300, 500) ((300, 500) elements in total), but the given tensor has a size of 3x375x500 (562500 elements). autograd's resize can only change the shape of a given tensor, while preserving the number of elements.
这个报错表示你想要对一个形状为(3, 375, 500)的Tensor进行resize,将其变成(300, 500)的形状,但是这样会改变Tensor的元素数量,而autograd的resize函数只能改变Tensor的形状,不能改变元素数量。
如果你要对Tensor进行resize,需要确保新的形状与旧的形状的元素数量相同,可以使用`torch.nn.functional.interpolate`函数来实现。
下面是一个示例代码,将一个形状为(3, 375, 500)的Tensor进行resize,将其变成(300, 500)的形状:
```python
import torch.nn.functional as F
# 假设x是一个形状为(3, 375, 500)的Tensor
x = ...
# 使用interpolate函数进行resize
x_resized = F.interpolate(x.unsqueeze(0), size=(300, 500), mode='bicubic', align_corners=False)
x_resized = x_resized.squeeze(0)
# x_resized的形状为(3, 300, 500)
```
在上面的代码中,我们使用`interpolate`函数对Tensor进行resize,将其变成(300, 500)的形状。`unsqueeze(0)`函数用于在第0维插入一个维度,这是因为`interpolate`函数要求输入的Tensor的形状为(N, C, H, W),其中N表示batch size,所以我们需要在第0维插入一个维度。`squeeze(0)`函数用于去掉插入的维度,将Tensor的形状变回(3, 300, 500)。
RuntimeError: running_mean should contain 4 elements not 256
这个错误通常出现在你尝试加载一个已经训练好的模型时,其参数与你当前网络的结构不匹配。这个错误可能是由于你的网络输入大小不正确导致的。请检查你的代码,确保你的输入大小与模型期望的大小相匹配。
如果你使用的是预训练模型,建议你检查预训练模型的架构和你的网络是否匹配。有时候,你需要调整你的网络结构或者在预训练模型上进行微调,以适应你的应用场景。