ValueError: Target size (torch.Size([8])) must be the same as input size (torch.Size([8, 7, 1920, 7]))，如何修改正确代码

这个错误通常发生在PyTorch中，当你尝试对张量做某些操作（如分类、回归等）时，输入张量的尺寸（shape）和期望的输出尺寸不匹配。在这个例子中，`Target size [8]`表示标签张量应该有8个元素，而`input size [8, 7, 1920, 7]`表明实际输入的张量是一个4维张量，每一样本有8个类别，每个类别有7*1920*7的特征。

如果你正在处理的是图像数据，并且`Target`是每个图片对应的类别标签，那么你需要确保标签张量的形状是 `(batch_size)` 或 `(batch_size, num_classes)`，其中 `num_classes` 等于 7*1920*7（即每个像素点的总数）。

如果你的`Target`应该是每个样本独立的标签，你应该将它调整成`(batch_size, 1)` 或 `(batch_size)`的形式。

正确的代码示例可能是这样的：

# 假设labels是一个一维的标量子空间
labels = labels.view(-1)  # 如果labels原本是(8,)

# 或者
labels = torch.LongTensor(labels)  # 将numpy数组转换为LongTensor
labels = labels.unsqueeze(1)  # 添加维度变成(batch_size, 1)

记得检查你的数据预处理部分，确保目标张量的形状符合模型期望。如果还是不清楚问题出在哪里，提供更多的上下文会有助于找到解决方案。

相关问题

ValueError: Target size (torch.Size([4])) must be the same as input size (torch.Size([4, 3, 256, 256]))

这个错误是由于你的模型输出的结果与目标值的维度不匹配所引起的。模型输出的结果是一个大小为 [4, 3, 256, 256] 的张量，其中 4 表示样本数，3 表示通道数，256 表示高度，256 表示宽度。而目标值的大小为 [4]，表示仅有 4 个目标值，这与模型输出的结果不匹配。

你需要确保目标值的维度与模型输出的结果的维度相同，或者在模型中使用适当的损失函数来处理这种情况，以便能够正确计算损失并进行反向传播。

ValueError: Target size (torch.Size([1, 3, 256, 256])) must be the same as input size (torch.Size([1, 21, 256, 256]))

这个错误是由于目标大小与输入大小不匹配引起的。根据错误提示，输入大小为[1, 21, 256, 256]，而目标大小为[1, 3, 256, 256]。这意味着你的模型期望有21个通道的输入，但目标数据只有3个通道。

要解决这个问题，你可以检查你的数据处理过程，并确保输入和目标数据的通道数是致的。你可以尝试使用适当的转换或调整数据处理代码，使得输入和目标数据的形状匹配。