RuntimeError: only batches of spatial targets supported (3D tensors) but got targets of size: : [4, 1024]

这个RuntimeError是在处理深度学习任务，特别是涉及卷积神经网络（CNN）的图像分类或目标检测时遇到的问题。它通常发生在当你试图向模型提供非预期的输入形状时，比如模型期望的是三维张量（spatial targets），即包含批次大小(batch size)、通道数(channels)和像素尺寸(spatial dimensions)的数据。

在这个错误信息里，`[4, 1024]`表明得到的目标标签张量有两维，第一维是4（可能是批次大小），第二维是1024（这可能是每个样本的类别数量或其它一些特征维度）。然而，模型需要的是3D张量，通常用于表示每个批次中每个图像的一维位置信息。

解决这个问题，你需要检查你的数据预处理步骤是否按照模型的要求将标签转换成了3D形式。例如，在PyTorch中，如果你的标签是一维列表，可以尝试将其转换成二维数组（批次，单个样本长度）：

targets = torch.LongTensor([your_1d_labels]).unsqueeze(0)

这里 `.unsqueeze(0)` 将一维张量增加了一个维度，使其成为形状 `(1, num_classes)` 的三维张量，其中 `num_classes` 等于1024。