RuntimeError: Expected 3D (unbatched) or 4D (batched) input to conv_transpose2d, but got input of size: [64, 256]

这个错误通常发生在使用torch.nn.ConvTranspose2d时，输入的张量维度不符合要求。

torch.nn.ConvTranspose2d期望输入的张量维度为3D（未批处理）或4D（批处理），其中3D张量的形状为[batch_size, channels, width]，4D张量的形状为[batch_size, channels, height, width]。

根据你提供的错误信息，输入张量的形状为[64, 256]，这是一个2D的张量，因此可以尝试使用torch.unsqueeze()函数将其转换为3D或4D张量，例如：

import torch

x = torch.randn(64, 256)
x = torch.unsqueeze(x, 2)  # 转换为3D张量，形状为[64, 256, 1]
conv_transpose = torch.nn.ConvTranspose2d(256, 128, kernel_size=3, stride=2, padding=1)
output = conv_transpose(x)

在这个例子中，使用torch.unsqueeze()将输入张量x从形状[64, 256]转换为形状[64, 256, 1]，然后使用torch.nn.ConvTranspose2d对其进行处理。