Expected 3-dimensional tensor, but got 2-dimensional tensor for argument #2 'batch2' (while checking arguments for bmm)
时间: 2023-11-22 20:55:08 浏览: 110
这个错误通常在PyTorch中进行矩阵乘法(bmm)时出现,原因是您的输入张量的维度不匹配。bmm函数需要两个3D张量作为输入。第一个张量应该是形状为(batch_size, n, m)的张量,第二个张量应该是形状为(batch_size, m, p)的张量。其中,batch_size是批大小,n、m和p是矩阵的维度。
如果您的张量不是3D张量,则需要使用view()或reshape()函数来更改张量的形状。如果您的张量是2D张量,则可以使用unsqueeze()函数来将其转换为3D张量。
以下是一个示例,说明如何将两个2D张量转换为3D张量,并使用bmm函数进行矩阵乘法:
``` python
import torch
# 生成两个2D张量
batch_size = 2
m = 3
n = 4
p = 5
tensor1 = torch.randn(batch_size, m, n)
tensor2 = torch.randn(batch_size, n, p)
# 将2D张量转换为3D张量
tensor1 = tensor1.unsqueeze(1) # 在第二个维度上添加一个新的维度
tensor2 = tensor2.unsqueeze(1)
# 使用bmm函数进行矩阵乘法
result = torch.bmm(tensor1, tensor2)
print(result.shape) # 输出为(batch_size, 1, m, p)
```
在这个示例中,我们首先生成了两个2D张量,然后使用unsqueeze()函数将它们转换为3D张量。最后,我们使用bmm函数进行矩阵乘法,并打印结果张量的形状。请注意,结果张量的形状为(batch_size, 1, m, p),其中第二个维度为1,因为我们在unsqueeze()函数中添加了一个新的维度。如果您不需要这个额外的维度,请使用squeeze()函数将其删除。