assert(input_size == output_size) AssertionError

在这种情况下，assertion error表示输入大小与输出大小不匹配。这通常用于在代码中检查条件是否为真。在你的问题中，assert(input_size == output_size) 表示你期望输入大小和输出大小相等，但实际上它们不匹配，导致出现了AssertionError。

要解决这个问题，你可以检查输入和输出的大小，并确保它们在代码中的逻辑正确。你可以通过打印输入和输出的大小来调试，并检查相关的计算或逻辑是否有错误。另外，你也可以使用断言来验证其他条件，以确保代码的正确性。

相关问题

from math import sqrt def getNum(): def mean(numbers): def dev(numbers, mean): def median(numbers): def find_max(numbers): def find_min(numbers): numbers = getNum() mean_value = mean(numbers) deviation = dev(numbers, mean_value) median_value = median(numbers) max_value = find_max(numbers) min_value = find_min(numbers) assert mean_value == 4.2, "平均值计算错误" assert deviation == 2.6076809620810595, "方差计算错误" assert median_value == 5.0, "中位数计算错误" assert max_value == 7, "最大值计算错误" assert min_value == 1, "最小值计算错误" print("所有断言测试通过")那里错误

你提供的代码缺少了一些必要的函数定义和实现，我假设你的代码应该是下面这样的：

from math import sqrt

def getNum():
    nums = []
    while True:
        try:
            x = input("请输入一个数字（按 q 结束输入）：")
            if x == "q":
                break
            nums.append(float(x))
        except ValueError:
            print("输入错误，请重新输入！")
    return nums

def mean(numbers):
    return sum(numbers) / len(numbers) if len(numbers) > 0 else None

def dev(numbers, mean):
    return sqrt(sum([(x - mean)**2 for x in numbers]) / (len(numbers) - 1)) if len(numbers) > 1 else None

def median(numbers):
    nums = sorted(numbers)
    n = len(nums)
    return (nums[n//2] if n % 2 == 1 else (nums[n//2-1] + nums[n//2])/2) if n > 0 else None

def find_max(numbers):
    return max(numbers) if len(numbers) > 0 else None

def find_min(numbers):
    return min(numbers) if len(numbers) > 0 else None

if __name__ == "__main__":
    numbers = getNum()
    mean_value = mean(numbers)
    deviation = dev(numbers, mean_value)
    median_value = median(numbers)
    max_value = find_max(numbers)
    min_value = find_min(numbers)

    assert mean_value == 4.2, "平均值计算错误"
    assert deviation == 2.6076809620810595, "方差计算错误"
    assert median_value == 5.0, "中位数计算错误"
    assert max_value == 7, "最大值计算错误"
    assert min_value == 1, "最小值计算错误"

    print("所有断言测试通过")

根据你提供的代码，我发现你没有在函数定义中加入函数体的语句，例如：`mean(numbers):` 后面的函数体应该是一个缩进的代码块，例如：

def mean(numbers):
    s = sum(numbers)
    n = len(numbers)
    return s/n

另外，你的代码中也没有对`getNum()`函数进行定义，也就是没有输入数字的方式。

综上所述，我提供了一个可运行的代码，你可以参考一下。

class PatchEmbed(nn.Module): """ 2D Image to Patch Embedding """ def __init__(self, img_size=224, patch_size=16, in_c=3, embed_dim=768, norm_layer=None): super().__init__() img_size = (img_size, img_size) patch_size = (patch_size, patch_size) self.img_size = img_size self.patch_size = patch_size self.grid_size = (img_size[0] // patch_size[0], img_size[1] // patch_size[1]) self.num_patches = self.grid_size[0] * self.grid_size[1] self.proj = nn.Conv2d(in_c, embed_dim, kernel_size=patch_size, stride=patch_size) self.norm = norm_layer(embed_dim) if norm_layer else nn.Identity() def forward(self, x): B, C, H, W = x.shape assert H == self.img_size[0] and W == self.img_size[1], \ f"Input image size ({H}*{W}) doesn't match model ({self.img_size[0]}*{self.img_size[1]})." # flatten: [B, C, H, W] -> [B, C, HW] # transpose: [B, C, HW] -> [B, HW, C] x = self.proj(x).flatten(2).transpose(1, 2) x = self.norm(x) return x

这是一个名为`PatchEmbed`的类，用于将2D图像转换为补丁嵌入。它主要用于图像分类任务中。下面是该类的主要组成部分：

- `__init__(self, img_size=224, patch_size=16, in_c=3, embed_dim=768, norm_layer=None)`：类的初始化函数，定义了输入图像的大小`img_size`、补丁的大小`patch_size`、输入通道数`in_c`、嵌入维度`embed_dim`以及规范化层`norm_layer`。
- `forward(self, x)`：前向传播函数，接收输入张量`x`，进行补丁嵌入操作。首先，根据输入图像的大小和补丁大小计算出网格的大小，并计算出补丁的数量。然后，通过卷积操作将输入图像转换为嵌入表示。最后，进行规范化操作并返回结果。

在这个类中，`PatchEmbed`利用卷积操作将输入图像分割为固定大小的补丁，并将每个补丁转换为嵌入表示。这种嵌入操作可以帮助模型更好地捕捉图像的局部信息，从而提高图像分类性能。