错误使用 reshape 已知维度的乘积 8 不能被元素总数 502 整除。出错 tongyuan (第 31 行) decDataEst = bin2dec(reshape(num2str(binDataEst), 8, [])');

时间: 2024-03-07 12:48:15 浏览: 161

pytorch改变tensor维度 - Python-PyTorch reshape Tensor维度

pytorch改变tensor维度 Approach 1: add dimension with None Approach 2: unsqueeze Approach 3: view Approach 4: reshape Approach 5: resize_ 如果只想添加一个维度（例如，为批次添加第0个维度），则使用unsqueze（0）。如果要完全改变维度，请使用reshape（）。在PyTorch中，改变张量（Tensor）的维度是常见的操作，这在处理神经网络中的数据时尤其重要。以下是一些主要的方法： 1. **添加维度 with None**：当你需要在现有维度之间插入一个新维度时，可以使用NumPy风格的方法，在张量索引位置插入`None`。例如，对于一个2x3的张量，`x[None, :, None, :]`会创建一个1x2x1x3的新张量。这里的`None`等同于NumPy中的`np.newaxis`，用于增加维度。 2. **unsqueeze()**： `unsqueeze()`函数可以在张量的任何位置添加一个新的维度。例如，`x.unsqueeze(0)`会在张量的开头添加一个维度，而`x.unsqueeze(2)`会在中间添加一个维度。这个操作返回与原始张量共享相同数据的新张量。在实践中，特别是在处理批次数据时，通常会看到`unsqueeze(0)`用来添加批次维度。 3. **view()**：使用`view()`函数可以指定张量的所有新维度。这个操作返回的张量与原始张量共享数据，前提是输入是连续的且具有相同的步长。如果这两个条件不满足，`view()`可能会返回张量的一个副本。例如，`x.view(1, 2, 1, 3)`将2x3的张量重塑为1x2x1x3。 4. **reshape()**： `reshape()`函数也允许指定新的维度，与`view()`类似，但更灵活。如果原始张量是连续的并且步长相同，`reshape()`将返回输入张量的一个视图；否则，它可能返回一个副本。同样，`x.reshape(1, 2, 1, 3)`会改变张量的形状。 5. **resize_()**： `resize_()`是一个就地操作（in-place operation），它可以改变张量的大小，但不会改变张量的元素数量。如果新尺寸与原始张量的元素数量不匹配，可能会导致数据丢失或增加填充。因此，使用`resize_()`时需要特别注意。这些方法在不同的情况下各有优势。`unsqueeze()`和`view()`/`reshape()`经常用于处理神经网络输入，而`resize_()`更多地用于调整内部张量的大小。在处理数据时，理解这些方法的差异和用途至关重要，因为它们可以显著影响代码的效率和内存使用。在实际编程中，根据需求选择合适的方法是至关重要的。例如，如果你知道张量的元素总数不变，且需要创建一个视图，`view()`和`reshape()`是理想的选择，因为它们不复制数据。另一方面，如果你需要在张量前面添加一个批次维度，`unsqueeze(0)`是最简洁的方式。如果需要动态调整张量的大小，`resize_()`则是合适的工具。掌握这些PyTorch张量维度变换方法，能够帮助开发者更高效、灵活地处理数据，从而更好地构建和优化深度学习模型。

这个错误提示是因为 `numel(binDataEst)` 与 `8` 的乘积不能整除 `numel(binDataEst)`，导致 `reshape` 函数无法正确地将 `binDataEst` 重新排列成一个 `8` 行的矩阵。为了解决这个问题，您可以在 `reshape` 函数的第二个参数中使用一个不为 `[]` 的数字，以确保生成的矩阵行数为 `8`，并且列数根据需要自动计算。例如，您可以将代码修改为： ```matlab decDataEst = bin2dec(reshape(num2str(binDataEst), 8, ceil(numel(binDataEst)/8)))'; ``` 在上面的代码中，我们使用 `ceil(numel(binDataEst)/8)` 计算 `reshape` 函数的第二个参数，以确保生成的矩阵行数为 `8`，并且列数根据需要自动计算。然后，我们将 `reshape` 的结果进行转置，以使得得到的结果是一个 `numel(binDataEst)/8` 行、8 列的矩阵，可以将每个 8 位二进制数转换为一个十进制数。希望这可以帮助您解决问题！

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错误使用 reshape 已知维度的乘积 8 不能被元素总数 502 整除。 出错 tongyuan (第 31 行) decDataEst = bin2dec(reshape(num2str(binDataEst), 8, [])');

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错误使用 reshape 元素数不能更改。请使用 [] 作为大小输入之一，以自动计算该维度的适当大小。 出错 tongyuan (第 31 行) decDataEst = bin2dec(reshape(num2str(binDataEst), 8, ceil(numel(binDataEst)/8)))';

错误使用 reshape 已知维度的乘积 2 不能被元素总数 605 整除。 出错 test (第 58 行) result1 = reshape(x, 2, [])';我该如何修改

纠正以上代码中出现的这个错误“错误使用 reshape 已知维度的乘积 8 不能被元素总数 23 整除”。

提示错误，错误使用 reshape 已知维度的乘积 8 不能被元素总数 1 整除。 出错 Untitled15 (line 9) watermark_bits = reshape(str2num(bits(:)'), [], 8);

刚刚的代码还有问题，错误使用 reshape 已知维度的乘积 6 不能被元素总数 153 整除。 出错 lstm_shiyan (第 26 行) X_train = reshape(X_train, [], n_steps, size(train_data,2)-1);

帮我调试以上代码的错误，错误为：错误使用 reshape 已知维度的乘积 80 不能被元素总数 96 整除。 出错 chap02 (line 37) rx_data = reshape(rx_time, N+cp_len, []).';

上述代码reshape使用错误，已知维度的乘积64 不能被元素总数5104整除。

代码有误，已知维度的乘积 8 不能被元素总数 31 整除。 出错 Untitled30 (line 21) watermark_text = char(bin2dec(reshape(num2str(watermark), 8, []).'));

错误使用 reshape 要执行 RESHAPE，请勿更改元素数目。 出错 Untitled (line 19) symbol = reshape(bin, floor(length(bin)/2), 2); % 将二进制序列分为符号

错误使用 reshape 元素数不能更改。请使用 [] 作为大小输入之一，以自动计算该维度的适当大小。 出错 MIMO2 (第 18 行) X = reshape(x, 2, N); % 将发送符号按列合并成2N个2x1的矩阵，请改正

错误使用 reshape 元素数不能更改。请使用 [] 作为大小输入之一，以自动计算该维度的适当大小。 出错 drawimp (第 37 行) mimp = reshape(mimpm(:, id), nimp, ns)';

刚刚的代码运行出错，错误使用 reshape 元素数不能更改。请使用 [] 作为大小输入之一，以自动计算该维度的适当大小。 出错 lstm_shiyan (第 26 行) X_train = reshape(X_train, [size(X_train,1), n_steps, size(train_data,2)-1]);

错误使用 reshape 要执行 RESHAPE，请勿更改元素数目。 出错 Untitled92 (line 41) rxData = reshape(rxDataMat, k*N*numSym, 1);

错误使用 reshape 元素数不能更改。请使用 [] 作为大小输入之一，以自动计算该维度的适当大小。

在matlab中错误使用 reshape 元素数不能更改。请使用 [] 作为大小输入之一，以自动计算该维度的适当大小。该如何处理

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