Traceback (most recent call last): File "D:\python\new\main.py", line 188, in <module> trained_model, history, best_epoch = train_and_validate(model, loss_func, optimizer, num_epochs) File "D:\python\new\main.py", line 133, in train_and_validate outputs = model(inputs) File "D:\python\Anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\python\new\modelnew.py", line 103, in forward out = self.layer2(out) File "D:\python\Anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\python\Anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\modules\container.py", line 139, in forward input = module(input) File "D:\python\Anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\python\new\modelnew.py", line 41, in forward out = out + shortcut RuntimeError: The size of tensor a (128) must match the size of tensor b (64) at non-singleton dimension 1 进程已结束,退出代码1

这个错误提示表明张量的大小不匹配。根错误信息，这个问题发生在型的某个位置，具体是在103行的`self.layer2(out)`处。

根据代码和错误信息推测，可能是由于前一个块的输出与当前块的shortcut（或者说残差连接）的大小不匹配导致的。shortcut连接通常是通过1x1卷积层来调整通道数，以使得两个块的输出张量大小一致。

您可以检查一下前一个块的输出张量的通道数和当前块的shortcut连接的通道数是否一致，如果不一致，可以通过添加1x1卷积层或调整网络结构来解决这个问题。

另外，确保在实例化模型时，输入的通道数与第一个块的输入通道数匹配，并且每个块中的层（如卷积层、Batch Normalization层等）都正确配置了输入和输出通道数。

如果问题仍然存在，建议提供更多的代码细节，以便更准确地定位问题所在并提供解决方案。

相关问题

Traceback (most recent call last): File "D:\PyCharm 2022.2.2\plugins\python\helpers\pydev\pydevconsole.py", line 5, in <module> from _pydev_comm.pydev_rpc import make_rpc_client, start_rpc_server, start_rpc_server_and_make_client File "D:\PyCharm 2022.2.2\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_comm\pydev_rpc.py", line 4, in <module> from _pydev_comm.pydev_server import TSingleThreadedServer File "D:\PyCharm 2022.2.2\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_comm\pydev_server.py", line 4, in <module> from _shaded_thriftpy.server import TServer File "D:\PyCharm 2022.2.2\plugins\python\helpers\third_party\thriftpy\_shaded_thriftpy\server.py", line 9, in <module> from _shaded_thriftpy.transport import ( File "D:\PyCharm 2022.2.2\plugins\python\helpers\third_party\thriftpy\_shaded_thriftpy\transport\__init__.py", line 9, in <module> from .sslsocket import TSSLSocket, TSSLServerSocket File "D:\PyCharm 2022.2.2\plugins\python\helpers\third_party\thriftpy\_shaded_thriftpy\transport\sslsocket.py", line 7, in <module> import ssl File "D:\Anaconda\envs\PyTorch\lib\ssl.py", line 99, in <module> import _ssl # if we can't import it, let the error propagate ImportError: DLL load failed while importing _ssl: 找不到指定的模块。 进程已结束,退出代码1

这个错误通常是由于缺少或损坏的 SSL 模块导致的。解决方法如下：

1. 确保你的 Python 安装中包含了 SSL 模块。你可以尝试重新安装 Python，或者安装缺少的模块。可以通过运行以下命令来安装缺少的模块：

   pip install pyopenssl

2. 如果你使用的是 Anaconda 环境，请确保你的环境中也包含了 SSL 模块。你可以尝试更新你的 Anaconda 版本或者重新创建一个新的环境。

3. 检查你的系统环境变量是否正确设置。确保正确设置了 `PATH` 变量，将 Python 和 SSL 相关的路径添加到环境变量中。

如果上述方法都不能解决问题，你可以考虑卸载并重新安装 Python，并确保按照官方文档的步骤进行操作。如果问题仍然存在，可能需要进一步检查你的操作系统和 Python 安装的相关配置。

C:\CX\Python\python.exe D:\Python_File\pythonProject\main.py Traceback (most recent call last): File "D:\Python_File\pythonProject\main.py", line 12, in <module> title_run.font.size = Pt(18) ^^ NameError: name 'Pt' is not defined

这个错误是因为在您的代码中未定义`Pt`。`Pt`是Python-docx库中的一个类，用于设置字体大小。要解决这个问题，您需要在代码的开头添加以下导入语句：

from docx.shared import Pt

这将导入`Pt`类并解决该错误。请确保您已经正确安装并导入了`python-docx`库。