Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Administrator\Desktop\轨迹训练\Transformer_V2_radicla_test.py", line 146, in <module> main() File "C:\Users\Administrator\Desktop\轨迹训练\Transformer_V2_radicla_test.py", line 131, in main train_losses, val_losses = train(model, optimizer, criterion, traindataloader, valdataloader, epochs) # 模型训练 File "C:\Users\Administrator\Desktop\轨迹训练\Transformer_V2_radicla_test.py", line 65, in train pred = model(input_data, target) File "D:\anaconda2\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "C:\Users\Administrator\Desktop\轨迹训练\Transformer_V2_radicla_test.py", line 42, in forward output = self.decoder(tgt, memory) File "D:\anaconda2\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\anaconda2\lib\site-packages\torch\nn\modules\transformer.py", line 291, in forward output = mod(output, memory, tgt_mask=tgt_mask, File "D:\anaconda2\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\anaconda2\lib\site-packages\torch\nn\modules\transformer.py", line 577, in forward x = self.norm2(x + self._mha_block(x, memory, memory_mask, memory_key_padding_mask)) File "D:\anaconda2\lib\site-packages\torch\nn\modules\transformer.py", line 594, in _mha_block x = self.multihead_attn(x, mem, mem, File "D:\anaconda2\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\anaconda2\lib\site-packages\torch\nn\modules\activation.py", line 1153, in forward attn_output, attn_output_weights = F.multi_head_attention_forward( File "D:\anaconda2\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 5122, in multi_head_attention_forward k = k.contiguous().view(k.shape[0], bsz * num_heads, head_dim).transpose(0, 1) RuntimeError: shape '[10, 297, 1]' is invalid for input of size 300什么原因，如何解决？

根据错误信息，问题出现在 `multi_head_attention_forward` 函数中的维度不匹配。具体地，在 `k` 张量上的操作导致了错误，要求 `k` 的形状是 `[10, 297, 1]`，但是实际输入的形状是 `[10, 300, 1]`。

这个问题可能是由于 `k` 张量的尺寸不正确导致的。根据你提供的代码，`k` 张量应该是来自前一层的输出，并且应该具有形状 `(batch_size, sequence_len, feature_dim)`。然而，错误信息中显示 `k` 的形状为 `[10, 300, 1]`，而不是预期的 `[10, 297, 1]`。

要解决这个问题，请检查前一层的输出张量的维度是否正确，并确保与模型中的期望维度匹配。如果前一层的输出维度不正确，可能需要调整模型或数据预处理的部分。

另外，你可以检查与输入数据相关的其他部分，如 `tgt_mask`、`memory_mask` 和 `memory_key_padding_mask`，确保它们的形状和尺寸与模型的期望相匹配。

请仔细检查这些方面，并确保输入张量和相关参数的形状和尺寸正确匹配，以解决这个错误。如果问题仍然存在，请提供更多相关的代码和错误信息，以便更好地帮助你解决问题。

相关问题

Traceback ( most recent call last ) :File " C:/python/kfc.py " , line 8

Traceback (most recent call last): File "C:/python/kfc.py", line 8

这是Python中的错误追踪信息，通常在程序出现错误时会显示。它告诉我们在哪个文件的哪一行出现了错误。

具体来说，"Traceback (most recent call last)" 表示错误追踪的开始，它告诉我们下面的信息是最近一次调用的错误。

"File "C:/python/kfc.py", line 8" 表示错误发生在文件 "C:/python/kfc.py" 的第8行。

如果你想解决这个错误，可以打开 "C:/python/kfc.py" 文件，并检查第8行的代码，看看是否有语法错误或逻辑错误。

Traceback (most recent call last): File C:\Users\小杨\Desktop\Yang\Yang\lstm.py, line 78, in <module>

这是一个Python中的错误追踪信息，称为Traceback。它会显示在程序运行过程中发生错误的位置和原因。在你提供的例子中，错误发生在文件"C:\Users\小杨\Desktop\Yang\Yang\lstm.py"的第78行。

Traceback信息通常包括以下几个部分：
1. 错误类型：指示错误的类型，例如NameError、TypeError等。
2. 错误位置：指示错误发生的文件和行号。
3. 错误原因：提供了导致错误的具体原因。

要解决这个问题，你可以检查lstm.py文件的第78行，并查看是否有语法错误、变量未定义或其他可能导致错误的问题。