RuntimeError: size mismatch, got 32, 32x32,16
时间: 2024-03-30 07:39:10 浏览: 16
这个错误通常是由于在神经网络中输入和输出的张量形状不匹配导致的。具体地说,这里的错误是指模型在某个位置期望了一个大小为 32x32x16 的张量,但是实际上得到的是一个大小为 32 的张量。
你可以检查一下你的代码,看看是否有对输入或者输出张量的形状进行了修改,或者在调用模型的时候是否传入了错误的张量。如果你需要更具体的帮助,请提供更多的代码和上下文信息。
相关问题
RuntimeError: size mismatch (got input: [10], target: [1])
这个错误通常发生在神经网络训练时,表示输入和目标的大小不匹配。具体来说,这里的输入大小是10,而目标大小是1,因此它们不兼容。这个错误可能是由于网络的最后一层输出大小和目标大小不匹配造成的。你可以检查网络结构和目标数据,确保它们匹配,并且网络的输出大小和目标大小相同。此外,你可以检查网络的输入数据,确保它们与网络的输入层大小相同。
RuntimeError: size mismatch, m1: [8 x 6], m2: [5 x 32] at C:\w\1\s\windows\pytorch\aten\src\TH/generic/THTensorMath.cpp:752
这个错误是由于PyTorch中矩阵的尺寸不匹配引起的。在你的代码中,你正在尝试将一个大小为[8 x 6]的矩阵与一个大小为[5 x 32]的矩阵相乘,但是两个矩阵的尺寸不一致,因此会引发该错误。
要解决这个问题,你需要确保矩阵相乘的维度匹配。在这种情况下,你需要调整矩阵的尺寸,使其能够相乘。你可以使用PyTorch中的函数来改变矩阵的形状,如`view()`或`reshape()`。
例如,如果你想将大小为[8 x 6]的矩阵m1与大小为[5 x 32]的矩阵m2相乘,你可以使用`view()`函数将m1重塑为[48 x 6]的矩阵,然后与m2相乘。
```python
m1 = m1.view(48, 6)
result = torch.mm(m1, m2)
```
请注意,在进行矩阵乘法之前,确保你已经调整了矩阵的形状以匹配相乘的维度。