Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 32 but got size 64 for tensor number 1 in the list怎么解决

这个错误通常是由于两个张量的形状不匹配引起的。在 PyTorch 中，只有在维度 1 上的大小可以不匹配，其他维度必须完全匹配。

检查一下你的张量列表中第一个张量和第二个张量的形状是否匹配。如果不匹配，你可以使用 PyTorch 的广播机制来使它们匹配。这可以通过使用 `unsqueeze()` 或 `view()` 函数来实现，例如：

import torch

# 创建两个张量
a = torch.randn(32, 10)
b = torch.randn(1, 10)

# 将第一个张量扩展为 (32, 1, 10)
a = a.unsqueeze(1)

# 使用广播机制将两个张量形状匹配
c = a + b

在这个例子中，我们使用 `unsqueeze()` 函数将第一个张量的形状扩展为 `(32, 1, 10)`，这样它就可以和第二个张量的形状 `(1, 10)` 进行广播了。

相关问题

RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 32 but got size 64 for tensor number 2 in the list.

这个错误提示是由于张量的大小不匹配引起的。在这种情况下，期望在维度1上的大小为32，但实际上得到的大小为64。这可能是在模型训练或推理过程中出现的问题。

为了解决这个问题，你可以尝试以下几个方法：
1. 检查数据集的预处理步骤是否正确。确保所有的输入张量在维度1上具有相同的大小。
2. 检查模型的定义和输入数据的形状是否匹配。确保模型的输入层与数据的维度兼容。
3. 检查模型训练过程中是否有任何修改输入张量大小的操作。如果有，确保这些操作是正确的，并且不会导致大小不匹配的错误。

如果以上方法都没有解决问题，你可能需要仔细检查代码的其他部分，尤其是与张量操作相关的部分，以确定其他可能引起错误的因素。

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。