RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 2. Got 2 and 3 in dimension 1 (The offending index is 1)

这个错误通常是因为在进行张量操作时，两个张量在某个维度上的大小不匹配，可能是由于数据维度不正确或者操作的顺序不正确导致的。具体来说，这个错误信息中的“dimension 1”指的是张量的第二个维度。在这个维度上，两个张量的大小分别是2和3，不匹配，因此会出现这个错误。

为了解决这个问题，你可以检查一下数据的维度是否正确，并且检查一下你进行的操作的顺序是否正确。你还可以考虑使用一些张量操作函数（例如torch.cat）来将张量按照指定的维度拼接在一起，以便在进行后续操作时维度匹配。

相关问题

RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Got 4 and 2 in dimension 2 (The offending index is 1)

这个错误是由于在进行张量拼接操作时，拼接的张量的尺寸不匹配导致的。具体地说，这个错误提示是说在维度2上，拼接的两个张量的尺寸分别为4和2，而这个维度的尺寸不匹配。

举个例子，如果我们有两个形状分别为(3, 4)和(3, 2)的张量a和b，想要在第二个维度上将它们拼接起来，那么我们可以使用以下代码：

import torch

a = torch.randn(3, 4)
b = torch.randn(3, 2)

c = torch.cat((a, b), dim=1)

但如果我们尝试将一个形状为(3, 2)的张量d和a进行拼接，代码如下：

d = torch.randn(3, 2)

e = torch.cat((a, d), dim=1)

就会出现上述的错误信息。这是因为在维度1上，a的尺寸为4，而d的尺寸为2，两者不匹配，导致拼接操作无法进行。

解决这个错误的方法是确保拼接的张量在除了拼接维度外的尺寸都是相同的。如果需要拼接的张量尺寸不同，需要先进行相应的变换或者填充操作。

RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Got 6 and 180 in dimension 2 (The offending index is 1)

这个错误通常表示在操作两个张量时，它们的形状不匹配。具体来说，在维度1之外的维度中，它们的形状必须完全匹配。

在您提供的错误消息中，您有两个形状分别为[6, ?]和[1, 180]的张量。这意味着它们的第一个维度不同，并且在第二个维度中，它们的长度也不同。

要解决这个问题，您需要考虑如何调整这两个张量的形状，使它们匹配。如果您想要更具体的建议，请提供一些更多的上下文，例如您正在做什么，以及哪些操作导致了这个错误。