这个错误通常是由于在进行某些 tensor 操作时,两个 tensor 在指定的维度上的大小不一致所导致的。在你的情况下,这个错误提示是 a 和 b 在维度3上的大小不一致,a 的大小是80,b 的大小是56。怎么找到维度a,b呢
时间: 2024-03-14 18:45:10 浏览: 28
要找到哪个维度上 `a` 和 `b` 的大小不匹配,可以使用 PyTorch 的 `shape` 或者 `size` 函数查看 tensor 的大小,并在维度上进行比较。具体来说,可以像下面这样比较两个 tensor 在维度3上的大小:
```python
if a.shape[3] != b.shape[3]:
# 维度3上的大小不匹配
# 进行相应的操作
```
在上面的代码中,我们使用 `shape` 函数获取 `a` 和 `b` tensor 的大小,并比较它们在维度3上的大小是否相同。如果不同,就会执行相应的操作。如果想要比较其他维度上的大小,只需要更改对应的下标即可。例如,要比较维度2上的大小,可以使用 `a.shape[2]` 和 `b.shape[2]` 来获取大小并进行比较。
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这个错误通常会在运行代码时抛出异常,提示出错的位置和具体信息。可以根据异常信息中提供的错误位置和信息,去检查代码中涉及到的 tensor 操作,查看操作涉及到的 tensor 的大小是否一致。可以使用 PyTorch 的 `shape` 或者 `size` 函数查看 tensor 的大小。如果涉及到的 tensor 大小不一致,需要修改代码,让它们在指定的维度上的大小一致。如果无法确定哪个 tensor 出现了问题,可以使用 Python 的 `print` 函数输出 tensor 的大小和相关信息进行排查。同时,也可以使用 PyTorch 的 `torch.set_grad_enabled(False)` 关闭梯度计算,以便更容易找到错误的位置。
如何在新增一个维度上拼接多个tensor,用python具体演示
要在新增的维度上拼接多个tensor,可以使用`torch.stack`函数。下面是一个具体的示例代码:
```python
import torch
# 创建两个示例tensor
tensor1 = torch.tensor([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
tensor2 = torch.tensor([[7, 8, 9],
[10, 11, 12]])
# 在新增的维度上拼接两个tensor
stacked_tensor = torch.stack((tensor1, tensor2), dim=0)
print(stacked_tensor)
# 查看拼接后tensor的形状
print(stacked_tensor.shape)
```
运行以上代码,输出结果如下:
```
tensor([[[ 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6]],
[[ 7, 8, 9],
[10, 11, 12]]])
torch.Size([2, 2, 3])
```
在`torch.stack`函数中,第一个参数是一个tuple或list,包含要拼接的tensor。第二个参数`dim`指定了新增的维度。以上示例将两个tensor在新增的维度(维度0)上拼接在一起。拼接后的tensor形状为`(2, 2, 3)`,其中第一个维度表示拼接的个数,第二个和第三个维度保持不变。