Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 80 but got size 79 for tensor number 1 in the list.
时间: 2024-05-31 19:09:17 浏览: 67
这个错误通常是因为在进行某些操作时,输入的张量的大小与期望的大小不匹配。在这种情况下,输入张量的大小可能需要进行调整,以便匹配期望的大小。
请检查代码中涉及到的张量的大小,并确保它们都与期望的大小匹配。您可以使用 PyTorch 中的 `size()` 函数来检查张量的大小。
例如,假设您有一个期望大小为 `(batch_size, 80)` 的张量,但是您的输入张量的大小为 `(batch_size, 79)`,这将导致上述错误。在这种情况下,您可以考虑使用 `torch.nn.functional.pad()` 函数来在输入张量的末尾添加一个元素,以便将其大小调整为期望的大小。
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RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 48 but got size 47 for tensor number 1 in the list
引用\[1\]:在目标检测服务中,使用yolov7模型通过flask打包成预测服务API。训练时,输入的图像大小为1280。如果输入的预测图片大小大于1280,则预测成功;如果小于1280,则会报错RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 27 but got size。根据错误提示,推测问题出在图像处理过程中的resize操作上,具体是在以下代码行出错:pred = self.model(img, augment=self.augment)\[0\]。完整的错误提示如下:
RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 48 but got size 47 for tensor number 1 in the list.
引用\[2\]中给出了改造base64_to_image函数的代码,该函数用于将base64格式的图片转换为图片对象。在这个函数中,使用了cv2库对图片进行解码和处理。引用\[3\]分析了问题的原因,发现是在pading过程中少给了一个参数stride,导致小图片在pading过程中像素错误,从而导致了dimension错误。
解决方案是在图像处理过程中正确设置stride参数,确保图片的像素处理正确。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [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]
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RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 40 but got size 80 for tensor number 1 in the list.
RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 40 but got size 80 for tensor number 1 in the list. 这个错误通常是由于张量的尺寸不匹配导致的。在这种情况下,期望的尺寸是40,但实际得到的尺寸却是80。为了解决这个问题,你可以采取以下措施之一:
1. 检查输入的张量的尺寸是否正确。确保所有涉及到的张量在维度1上的尺寸都相同。如果尺寸不匹配,你可以使用适当的操作来调整张量的尺寸,使其匹配。
2. 仔细检查你的代码,确保在涉及到这些张量的操作中没有出现错误。有时候,大小不匹配的错误可以通过修改操作或重新设计代码来解决。
3. 如果你使用的是PyTorch框架,请确保你的PyTorch版本是最新的。有时候,这种错误可能是由于框架本身的问题引起的。更新到最新版本可能会修复这个问题。
4. 如果以上方法都没有解决问题,你可以尝试将问题报告给PyTorch的开发团队。他们可能能够提供更具体的解决方案或修复这个问题。