c_forward_new[-1] = f * c_forward_new[-1] + i * c_tilde RuntimeError: expand(torch.FloatTensor{[64, 16]}, size=[16]): the number of sizes provided (1) must be greater or equal to the number of dimensions in the tensor (2)

这个报错提示你在使用PyTorch时，尝试对一个Tensor进行大小变换时发生了错误。具体来说，它说你提供的大小参数数量少于Tensor的维数，导致无法进行大小扩展。

由于你没有提供完整的代码，我不能确定具体的原因，但是我猜测可能是你试图扩展一个二维Tensor，但是只提供了一个维度大小。你可以检查一下你的代码，确保你提供了正确数量的大小参数。

下面是一个简单的例子，说明如何使用`expand`函数将Tensor扩展为目标大小：

import torch

# 创建一个2x2的Tensor
x = torch.ones(2, 2)

# 将Tensor扩展为3x2x2
x = x.expand(3, 2, 2)

# 打印扩展后的大小
print(x.size())  # 输出：torch.Size([3, 2, 2])

你可以根据这个例子来检查你的代码，并确保你提供了正确数量的大小参数。如果你仍然无法解决问题，请提供更多的代码和上下文信息，我会尽力帮助你解决问题。

相关问题

给你更多的上下文信息： for t in range(input.size(0)): x = input[t] i = torch.sigmoid(torch.matmul(x, self.W_i_forward) + torch.matmul(h_forward_new[-1], self.U_i_forward) + self.b_i_forward) f = torch.sigmoid(torch.matmul(x, self.W_f_forward) + torch.matmul(h_forward_new[-1], self.U_f_forward) + self.b_f_forward) c_tilde = torch.tanh(torch.matmul(x, self.W_c_forward) + torch.matmul(h_forward_new[-1], self.U_c_forward) + self.b_c_forward) c_forward_new[-1] = f * c_forward_new[-1] + i * c_tilde o = torch.matmul(x, self.W_o_forward) + torch.matmul(h_forward_new[-1], self.U_o_forward) + self.b_o_forward o = torch.sigmoid(o) h_forward_new[-1] = o * torch.tanh(c_forward_new[-1]) outputs_forward.append(h_forward_new[-1])

根据你提供的代码，我认为报错是因为在进行`c_forward_new[-1] = f * c_forward_new[-1] + i * c_tilde`操作时，`c_forward_new[-1]`的大小和`f * c_forward_new[-1] + i * c_tilde`的大小不一致，导致无法进行赋值操作。具体来说，可能是`c_forward_new[-1]`的大小为`[16]`，而`f * c_forward_new[-1] + i * c_tilde`的大小为`[64, 16]`。

解决这个问题的方法是，先将`c_forward_new[-1]`的大小扩展为`[64, 16]`，然后再进行赋值操作。具体代码如下：

c_forward_new[-1] = c_forward_new[-1].expand_as(f * c_forward_new[-1])  # 将c_forward_new[-1]扩展为与f * c_forward_new[-1]相同的大小
c_forward_new[-1] = f * c_forward_new[-1] + i * c_tilde  # 进行赋值操作

这样就可以解决报错问题。

检查以下LSTM正向传播的代码矩阵大小错误的地方：# 前向LSTM outputs_forward = [] h_forward_new = torch.from_numpy(h_forward) c_forward_new = torch.from_numpy(c_forward) print("h_forward_new:", h_forward.shape) for t in range(input.size(0)): x = input[t] i = torch.sigmoid(torch.matmul(x, self.W_i_forward) + torch.matmul(h_forward_new[-1], self.U_i_forward) + self.b_i_forward) f = torch.sigmoid(torch.matmul(x, self.W_f_forward) + torch.matmul(h_forward_new[-1], self.U_f_forward) + self.b_f_forward) c_tilde = torch.tanh(torch.matmul(x, self.W_c_forward) + torch.matmul(h_forward_new[-1], self.U_c_forward) + self.b_c_forward) c_forward_new = f * c_forward_new[-1] + i * c_tilde o = torch.matmul(x, self.W_o_forward) + torch.matmul(h_forward_new[-1], self.U_o_forward) + self.b_o_forward o = torch.sigmoid(o) h_forward_new = o * torch.tanh(c_forward_new[-1]) outputs_forward.append(h_forward_new) h_forward_new = torch.cat([h_forward_new[1:], h_forward_new[-1].unsqueeze(0)]) c_forward_new = torch.cat([c_forward_new[1:], c_forward_new[-1].unsqueeze(0)]) h_forward = h_forward_new c_forward = c_forward_new

在这段代码中，有几个地方可能出现矩阵大小错误：

1. 在打印语句 `print("h_forward_new:", h_forward.shape)` 中，如果 `h_forward` 的形状无法满足 `print` 函数的要求，就会出现矩阵大小错误。你应该检查 `h_forward` 的形状是否正确，并确保它与你的预期相符。

2. 在循环中，如果输入张量 `input` 的形状与 LSTM 模型的权重矩阵的形状不匹配，就会出现矩阵大小错误。你需要检查 `input` 的形状是否正确，并确保它与你的预期相符。

3. 在计算 LSTM 的各种门限和状态时，如果权重矩阵的形状与输入数据的形状不匹配，就会出现矩阵大小错误。你应该检查每个权重矩阵的形状是否正确，并确保它们与你的预期相符。

4. 在计算输出时，如果状态张量的形状与权重矩阵的形状不匹配，就会出现矩阵大小错误。你需要检查状态张量的形状是否正确，并确保它与你的预期相符。

5. 在将输出添加到 `outputs_forward` 列表中时，如果张量的形状与之前的张量不匹配，就会出现矩阵大小错误。你需要检查每个输出张量的形状是否正确，并确保它们与你的预期相符。

总之，要解决这个问题，你需要仔细检查每个张量的形状，确保它们与你的预期相符。如果某个张量的形状不正确，你需要修改代码以使其匹配你的预期。