RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 32 but got size 16 for tensor number 2 in the list.

这个错误通常表示在运行时你的张量的大小不匹配。维度1除外，所有其他维度的大小必须一致。在你的情况下，期望的大小为32，但实际上是16。这意味着在给定的列表中，第2个张量的大小与其他张量的大小不一致。

要解决此问题，你可以检查输入张量的大小，并确保它们在所需的维度上具有相同的大小。

如果你能提供更多的上下文和代码片段，我将能够更详细地帮助你解决这个问题。

相关问题

RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 16 but got size 32 for tensor number 2 in the list.

RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 16 but got size 32 for tensor number 2 in the list. 这个错误通常是由于在图像处理过程中的resize问题引起的。在引用中提到，如果输入的预测图片大小小于1280，则会报这个错误。可能是在模型的预测过程中，对输入图片进行了resize操作，而resize操作导致了tensor的维度不匹配。

解决这个问题的方法是确保输入的图片大小与模型的期望输入大小匹配。你可以检查一下代码中对图片进行resize的部分，确保输入的大小与模型的要求一致。

RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 32 but got size 16 for tensor number 1 in the list.

RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 32 but got size 16 for tensor number 1 in the list. 这个错误通常是由于输入的张量的尺寸不匹配导致的。在这种情况下，期望的尺寸是32，但实际上获得的尺寸是16。您可以尝试以下解决方法来解决这个问题：

1. 检查输入张量的尺寸：确保输入的张量的尺寸与您所期望的尺寸相匹配。您可以使用`shape`或`size`方法来检查张量的尺寸，并比较它们与期望的尺寸是否一致。

2. 确保输入的张量具有相同的维度：检查输入张量的维度是否一致。如果不一致，您可以尝试使用相应的函数（例如`reshape`、`unsqueeze`等）来调整张量的维度。

3. 检查代码中的数据处理过程：检查您的代码中的数据处理过程，确保在处理数据时没有出现错误。特别是在对输入张量进行操作时，确保操作是正确的，并且不会引起尺寸不匹配的问题。

4. 检查模型的输入和输出：如果您正在使用深度学习模型，可以检查模型的输入和输出是否匹配。确保模型期望的输入尺寸与您提供的张量的尺寸相匹配。