x = x.view(-1, 64 * 9) RuntimeError: shape '[-1, 576]' is invalid for input of size 6144
时间: 2024-04-27 21:20:07 浏览: 20
这个错误通常是由于数据的形状与所期望的形状不匹配导致的。在你的代码中,第45行的 `x.view(-1, 64 * 9)` 函数会将张量 `x` 转换成一个形状为 `[-1, 576]` 的张量,但实际上,输入的张量 `x` 的大小为 `6144`。因此,可以尝试检查输入数据的形状和大小是否正确,并确保它们与模型所期望的形状和大小相匹配。如果你的输入数据 `x` 是一个三维张量,其大小应该是 `[batch_size, num_channels, sequence_length]`,其中 `batch_size` 是批次大小,`num_channels` 是通道数,`sequence_length` 是序列长度。根据你的代码,`sequence_length` 应该是 `9`,因此输入的张量大小应该为 `[batch_size, num_channels, 9]`。如果仍然无法解决问题,请提供更多的代码和错误信息,以便我可以更好地帮助你解决问题。
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x2 = x2.view(-1, 128) RuntimeError: shape '[-1, 128]' is invalid for input of size 288
这个错误通常是由于输入的张量形状不符合预期而引起的。具体来说,这里的错误表示在调用`view`函数时,无法将原始张量的大小288重塑为形状为`[-1, 128]`的新张量。
要解决这个问题,您需要检查输入张量的大小,并确保它们能够被重塑为您想要的形状。您可以使用`print`语句或`shape`属性来检查张量的大小,例如:
```
print(x2.shape)
```
您还可以尝试使用`reshape`函数来替代`view`函数,因为它们之间有一些微妙的差异。例如,以下代码将展平输入张量并将其重塑为形状为`[-1, 128]`的新张量:
```
x2 = x2.reshape(-1, 128)
```
请注意,`reshape`函数将按照C风格的顺序对张量进行展平,这意味着最右侧的维度(即列)会先变化。如果您需要按行优先的顺序展平张量,请使用`flatten`函数。
x1 = x1.view(-1, 1568) RuntimeError: shape '[-1, 1568]' is invalid for input of size 128
这个报错的意思是输入的张量的大小不符合你要调整的大小。具体来说,你想要将一个张量x1重新调整为一个大小为[-1, 1568]的张量,但是这个张量x1的大小为128,与[-1, 1568]不符。
你需要检查一下你的代码,看看是不是在调整张量x1之前,其大小已经发生了改变。你可以使用print语句来打印出张量x1的大小,以便进行调试。
此外,你也可以尝试使用其他的调整张量大小的方式,例如torch.reshape()或者torch.transpose()等。