RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 2 but got size 30 for tensor number 1 in the list.

这个错误通常是由于输入的两个张量在除了第一维（batch size）以外的维度大小不同所导致的。在这种情况下，你需要检查输入张量的大小，并根据需要对其进行调整。你可以尝试使用 `torch.squeeze()` 或 `torch.unsqueeze()` 函数来调整张量的大小。

此外，你也可以考虑使用 PyTorch DataLoader 来加载和处理数据，这可以确保输入张量的大小一致。在 DataLoader 中，你可以使用 `collate_fn` 参数来指定如何处理不同大小的样本。

如果你仍然遇到问题，请提供更多的代码和上下文信息，以便我可以更好地帮助你解决问题。

相关问题

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

这个错误通常出现在神经网络模型中，它表明您的输入张量的形状与模型期望的形状不匹配。具体来说，在您的情况下，您的模型期望输入两个张量，它们的形状应该相同，除了在第一个维度上可以不同（通常是batch_size）。但是，您的输入数据只提供了一个张量，它的形状与模型期望的第一个张量的形状不匹配。

您需要检查输入数据是否正确，并确保输入张量的形状正确匹配模型的输入形状。如果您使用的是PyTorch等深度学习框架，则可以使用torch.unsqueeze()或torch.reshape()等函数来调整输入张量的形状。如果您使用的是其他框架，请查阅其文档以了解如何调整张量的形状。

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

这个错误通常出现在 PyTorch 中，当你在进行张量拼接操作时，拼接的张量除了在维度 1 以外的维度大小不匹配。在 PyTorch 中，`torch.cat()` 函数用于将多个张量按照指定的维度进行拼接。这个错误通常是由于拼接的张量在维度 1 以外的维度大小不匹配导致的。你可以使用 `print` 函数打印出每个张量的大小，并检查它们是否匹配。如果不匹配，你可以使用其他函数来调整大小，例如 `unsqueeze`、`squeeze`、`view` 等。如果还有其他的细节信息，可以一起提供给我，这样我能够更好地帮助你解决问题。