tgt_in = torch.rand((Batch_size, 1, 3))这是输入张量， def encoder_in(self, src): src_start = self.input_projection(src).permute(1, 0, 2) in_sequence_len, batch_size = src_start.size(0), src_start.size(1) pos_encoder = (torch.arange(0, in_sequence_len, device=src.device).unsqueeze(0).repeat(batch_size, 1)) pos_encoder = self.input_pos_embedding(pos_encoder).permute(1, 0, 2) src = src_start + pos_encoder src = self.encoder(src) + src_start return src这部分改怎么修改不会出错误？

在你提供的代码中，有一些问题可能导致错误。首先，`src_start` 是通过对 `src` 进行投影操作后进行维度变换，但是这里的维度变换是不正确的。正确的是将维度 `(in_sequence_len, batch_size, feature_dim)` 变换为 `(batch_size, in_sequence_len, feature_dim)`，可以使用 `permute(1, 0, 2)` 实现这个变换。

其次，`pos_encoder` 是一个位置编码张量，用于为输入序列添加位置信息。在这里，`pos_encoder` 的维度变换也是不正确的。正确的是将维度 `(batch_size, in_sequence_len, feature_dim)` 变换为 `(in_sequence_len, batch_size, feature_dim)`，可以使用 `permute(1, 0, 2)` 实现这个变换。

下面是修改后的代码片段：

def encoder_in(self, src):
    src_start = self.input_projection(src).permute(1, 0, 2)
    in_sequence_len, batch_size = src_start.size(0), src_start.size(1)
    pos_encoder = torch.arange(0, in_sequence_len, device=src.device).unsqueeze(0).repeat(batch_size, 1)
    pos_encoder = self.input_pos_embedding(pos_encoder).permute(1, 0, 2)
    src = src_start + pos_encoder
    src = self.encoder(src) + src_start
    return src

通过这些修改，你应该能够避免 "number of dims don't match in permute" 错误。请确保在其他部分的代码中，维度匹配和操作正确，以避免其他潜在的错误。