RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 16 but got size 32 for tensor number 1 in the list.
时间: 2023-11-06 12:58:19 浏览: 847
这个错误通常发生在PyTorch中,表示在一个张量列表中的某个张量的尺寸与其他张量不匹配。在这种情况下,张量的第一个维度的大小应该为16,但实际上为32。
要解决这个问题,你需要检查你的代码中涉及到的张量列表,并确保它们的尺寸在所有维度上都匹配。你可以使用`torch.Size`来检查张量的尺寸,然后逐个比较它们。
另一个可能的原因是,你可能在使用某个函数或操作时,传递了错误尺寸的输入。你可以检查和调试这些函数或操作,并确保正确地传递了张量的尺寸。
如果你能提供更多的代码和错误信息,我可以给出更具体的建议来帮助你解决这个问题。
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 1. Expected size 32 but got size 16 for tensor number 1 in the list.
RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 32 but got size 16 for tensor number 1 in the list. 这个错误通常是由于输入的张量的尺寸不匹配导致的。在这种情况下,期望的尺寸是32,但实际上获得的尺寸是16。您可以尝试以下解决方法来解决这个问题:
1. 检查输入张量的尺寸:确保输入的张量的尺寸与您所期望的尺寸相匹配。您可以使用`shape`或`size`方法来检查张量的尺寸,并比较它们与期望的尺寸是否一致。
2. 确保输入的张量具有相同的维度:检查输入张量的维度是否一致。如果不一致,您可以尝试使用相应的函数(例如`reshape`、`unsqueeze`等)来调整张量的维度。
3. 检查代码中的数据处理过程:检查您的代码中的数据处理过程,确保在处理数据时没有出现错误。特别是在对输入张量进行操作时,确保操作是正确的,并且不会引起尺寸不匹配的问题。
4. 检查模型的输入和输出:如果您正在使用深度学习模型,可以检查模型的输入和输出是否匹配。确保模型期望的输入尺寸与您提供的张量的尺寸相匹配。
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