RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 0. Expected size 96 but got size 1 for tensor number 1 in the list.
时间: 2023-11-06 10:57:00 浏览: 43
这个错误通常出现在 PyTorch 运行时,它表示两个张量在除了第0个维度之外的维度上的大小不匹配。具体来说,这个错误信息中的 "Expected size 96 but got size 1 for tensor number 1 in the list" 表示第一个张量的形状为 `(96, ...)`, 而第二个张量的形状为 `(1, ...)`,其中 `...` 表示其他维度的形状。
这个错误通常是由于在进行张量拼接、广播或者其他操作时,两个张量的形状不兼容引起的。可以检查一下这两个张量的形状,看看它们在非第0个维度上的大小是否一致,如果不一致的话,可以考虑使用 reshape 或者其他操作来调整形状,以使得它们在相应维度上的大小一致。
相关问题
RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 48 but got size 47 for tensor number 1 in the list
引用\[1\]:在目标检测服务中,使用yolov7模型通过flask打包成预测服务API。训练时,输入的图像大小为1280。如果输入的预测图片大小大于1280,则预测成功;如果小于1280,则会报错RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 27 but got size。根据错误提示,推测问题出在图像处理过程中的resize操作上,具体是在以下代码行出错:pred = self.model(img, augment=self.augment)\[0\]。完整的错误提示如下:
RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 48 but got size 47 for tensor number 1 in the list.
引用\[2\]中给出了改造base64_to_image函数的代码,该函数用于将base64格式的图片转换为图片对象。在这个函数中,使用了cv2库对图片进行解码和处理。引用\[3\]分析了问题的原因,发现是在pading过程中少给了一个参数stride,导致小图片在pading过程中像素错误,从而导致了dimension错误。
解决方案是在图像处理过程中正确设置stride参数,确保图片的像素处理正确。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [记录解决RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 27 but got ...](https://blog.csdn.net/h363924219/article/details/127778425)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 2. Expected size 576 but got size 96 for tensor number 1 in the list.
这个错误提示是由于张量的尺寸不匹配导致的。具体来说,在运行过程中,张量的尺寸在除了第二个维度之外的其他维度上必须匹配。在你提供的错误提示中,报错信息是"RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 2. Expected size 576 but got size 96 for tensor number 1 in the list.",意味着在第1个张量中,期望的尺寸是576,但实际得到的尺寸是96。
要解决这个问题,你需要检查你的代码,特别是涉及到张量尺寸的地方。可能有以下几种情况导致尺寸不匹配的错误:
1. 输入的张量尺寸与模型的期望输入尺寸不一致。请确保输入的张量尺寸与模型的期望输入尺寸相匹配。
2. 在进行图片处理时,可能存在resize操作导致尺寸不匹配。请检查图片处理的代码,确保resize操作的尺寸与模型的期望输入尺寸一致。
3. 在模型的前向传播过程中,可能存在尺寸变换或者张量拼接等操作导致尺寸不匹配。请检查模型的前向传播代码,确保张量尺寸的操作正确。
如果以上方法都没有解决问题,你可以尝试使用调试工具来查看张量的尺寸变化情况,以便更好地定位问题所在。