RuntimeError: shape '[3, -1]' is invalid for input of size 128000应该怎么改

这个错误通常出现在输入数据的形状不符合模型要求的情况下。具体来说，这个错误消息告诉我们输入数据的形状应该是 `[3, x]`，但是 `x` 的值不正确，无法匹配模型期望的输入大小 128000。

要解决这个问题，你需要检查输入数据的形状是否正确，并且确保输入数据的大小与模型期望的输入大小相匹配。你可以尝试使用 `reshape` 函数来调整你的输入数据形状，以确保它符合模型的要求。

如果你不确定如何调整输入数据的形状，可以参考模型的文档或示例代码，或者请教其他开发者的意见。

相关问题

RuntimeError: shape [-1, 784] is invalid for input of size 131072

This error message indicates that the input tensor has a shape of [-1, 784], which means that the first dimension is unknown and the second dimension is 784. However, the size of the input tensor is 131,072, which is incompatible with the specified shape.

To fix this error, you should check the input data and make sure that it has the correct shape and size. It's possible that the input data has been incorrectly formatted or preprocessed, or that the model architecture is not compatible with the input data.

You can also try adjusting the shape of the input tensor to match the size of the input data. For example, you might need to reshape the input data to have a different number of dimensions or a different size for the first dimension. Alternatively, you might need to modify the model architecture to accept a different input shape.

Overall, the best approach to fixing this error will depend on the specific details of your model and input data.

RuntimeError: shape '[3, -1]' is invalid for input of size 128000修改示例

这个错误通常表示输入的张量形状不正确，无法匹配所需的大小。针对这个错误，你可以尝试以下几种解决方法：

1. 检查输入张量的形状，确保它们与模型要求的形状匹配。你可以使用 `.shape` 方法来查看张量的形状。

2. 检查输入数据的大小，确保它们不超过模型限制的大小。你可以使用 `.size()` 方法来查看张量的大小。

3. 尝试使用 `.view()` 方法重新调整输入张量的形状，使其与模型要求的形状匹配。例如，如果你得到一个形状为 `[3, -1]` 的张量，你可以使用 `.view(3, -1)` 将其重新调整为形状为 `[3, N]` 的张量，其中 `N` 是根据张量大小计算得出的。

4. 如果以上方法都不起作用，你可以尝试调整模型的输入大小或形状，以便与输入数据匹配。

下面是一个修改示例的代码，以便更好地理解。假设我们有一个形状为 `(4, 32, 1000)` 的张量，我们需要将其输入到形状为 `(128000, 3)` 的模型中，我们可以使用以下代码将其重新调整为正确的形状：

import torch

# 假设我们有一个形状为 (4, 32, 1000) 的张量作为输入
input_tensor = torch.randn(4, 32, 1000)

# 调整张量形状为 (3, -1)
new_shape = (3, -1)
input_tensor = input_tensor.view(*new_shape)

# 获取张量大小并检查是否与模型要求的大小相同
input_size = input_tensor.size()
assert input_size == (128000,), f"Input size {input_size} does not match model requirement"

# 将张量输入到模型中进行推理
output_tensor = model(input_tensor)