ValueError: Expected target size (50, 100), got torch.Size([50])
时间: 2024-03-21 09:38:00 浏览: 20
这个错误通常出现在使用PyTorch训练神经网络时,是由于你的目标数据的维度不匹配导致的。具体来说,你期望的目标数据维度应该为 (batch_size, sequence_length),但是实际上你传递进去的目标数据的维度为 (batch_size,),缺少了 sequence_length 这一维度。
解决这个问题的方法是,检查你的目标数据是否正确,并将其转换为正确的维度。如果你的目标数据确实是一个一维张量,你可以使用 PyTorch 的 unsqueeze() 方法在第二个维度上增加一个维度,将其变成一个二维张量。具体来说,你可以使用以下代码:
```
target = target.unsqueeze(1)
```
这将把你的目标数据从一个形如 [batch_size] 的张量转换为一个形如 [batch_size, 1] 的张量,使其与期望的维度匹配。
相关问题
ValueError: Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size([1, 64, 1, 1])
该错误通常表示在训练过程中,输入数据的通道数不满足模型的要求。你提供的错误信息中的torch.Size([1, 64, 1, 1])表示输入数据的维度是1个样本,每个样本有64个通道,每个通道的大小是1x1。模型期望每个通道至少有多于一个的值。
解决这个问题的方法是检查你的输入数据和模型的结构是否匹配。可能需要调整数据的通道数或者调整模型的输入层。
引用和引用中提到了相同的错误信息,但没有提供具体的解决方法。因此,我建议你查看引用中的解决方式总结,其中可能提供了解决这个问题的具体方法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [ValueError: Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size([1,](https://blog.csdn.net/weixin_47725177/article/details/128460187)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [python报错系列(7)--ValueError: Expected more than 1 value perchannel when training, got input size ....](https://blog.csdn.net/qq_45365214/article/details/122670591)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
ValueError: Expected tensor to be a tensor image of size (..., C, H, W). Got tensor.size() = torch.Size([6, 25])
这个错误通常是由于输入的张量形状不正确引起的。根据错误信息,你输入的张量的形状是`torch.Size([6, 25])`,但是它应该是一个图像,形状应该是`(C, H, W)`,其中`C`是通道数,`H`和`W`是高度和宽度。
你需要检查你的代码,并确保你的输入张量是一个图像,或者将其转换为正确的形状。你可以使用PyTorch的`permute`函数来交换张量的维度,例如:`tensor.permute(2, 0, 1)` 可以将形状为`(H, W, C)`的张量转换为形状为`(C, H, W)`的张量。
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