错误使用 parpool (line 113) You requested a minimum of 24 workers, but the cluster "local" has the NumWorkers property set to allow a maximum of 8 workers. To run a communicating job on more workers than this (up to a maximum of 512 for the Local cluster), increase the value of the NumWorkers property for the cluster. The default value of NumWorkers for a Local cluster is the number of cores on the local machine.

这个错误是由于你在使用 Matlab 的 parpool 函数时，要求至少需要 24 个工作线程，但是你所使用的本地集群 "local" 的 NumWorkers 属性最多只允许 8 个工作线程。如果你想在更多的工作线程上运行通信工作，你需要增加集群的 NumWorkers 属性值。对于本地集群的默认 NumWorkers 值是本地机器的核心数。你需要修改集群的 NumWorkers 属性值来解决这个错误。

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RuntimeError: requested resize to (4, 3, 256, 512) ((4, 3, 256, 512) elements in total), but the given tensor has a size of 4x3x544x960 (6266880 elements). autograd's resize can only change the shape of a given tensor, while preserving the number of elements. python-BaseException 如何修改这个错误

你可以使用`torch.nn.functional.interpolate()`函数来调整张量的大小，该函数可以将张量的大小调整为任意大小，同时保留元素数量。下面是一个例子：

import torch.nn.functional as F

# 假设你的张量名为tensor
new_tensor = F.interpolate(tensor, size=(256, 512), mode='bilinear', align_corners=False)

在这个例子中，`F.interpolate()`函数将张量调整为大小为256x512的新张量。`mode`参数指定了插值方法，`align_corners`参数指定了是否对齐张量的角落。你可以根据自己的需求调整这些参数。

RuntimeError: requested resize to (300, 500) ((300, 500) elements in total), but the given tensor has a size of 3x375x500 (562500 elements). autograd's resize can only change the shape of a given tensor, while preserving the number of elements.

这个报错表示你想要对一个形状为(3, 375, 500)的Tensor进行resize，将其变成(300, 500)的形状，但是这样会改变Tensor的元素数量，而autograd的resize函数只能改变Tensor的形状，不能改变元素数量。

如果你要对Tensor进行resize，需要确保新的形状与旧的形状的元素数量相同，可以使用`torch.nn.functional.interpolate`函数来实现。

下面是一个示例代码，将一个形状为(3, 375, 500)的Tensor进行resize，将其变成(300, 500)的形状：

import torch.nn.functional as F

# 假设x是一个形状为(3, 375, 500)的Tensor
x = ...

# 使用interpolate函数进行resize
x_resized = F.interpolate(x.unsqueeze(0), size=(300, 500), mode='bicubic', align_corners=False)
x_resized = x_resized.squeeze(0)

# x_resized的形状为(3, 300, 500)

在上面的代码中，我们使用`interpolate`函数对Tensor进行resize，将其变成(300, 500)的形状。`unsqueeze(0)`函数用于在第0维插入一个维度，这是因为`interpolate`函数要求输入的Tensor的形状为(N, C, H, W)，其中N表示batch size，所以我们需要在第0维插入一个维度。`squeeze(0)`函数用于去掉插入的维度，将Tensor的形状变回(3, 300, 500)。