RuntimeError: shape '[-1, 4608]' is invalid for input of size 12288 1 ​怎么调整张量的性状

您可以使用 reshape() 函数来调整张量的形状。例如，如果你的张量 A 的形状为 [16, 16, 3]，而你想把它转换成一维向量，你可以使用 A.reshape(-1)。此时，A 会被转换成一个包含 768 个元素的一维数组。但是，在 reshape 时，需要保证新的形状要和原来的元素个数相等，否则就会报错，如您所提供的例子中的 RuntimeError：shape '[-1, 4608]' is invalid for input of size 12288。

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RuntimeError: shape '[3, 128, 128]' is invalid for input of size 1048576

这个错误通常意味着你正在尝试使用不匹配的张量形状来处理数据。在这种情况下，输入数据的大小应该是1048576，但是形状被指定为[3, 128, 128]。请检查您代码中的所有操作，确保它们都使用正确的张量形状来处理数据。您还可以尝试调整代码中的输入大小，以使其与指定的张量形状相匹配。

RuntimeError: shape '[4, 3, 100, 100]' is invalid for input of size 4000

这个错误通常表示您正在尝试将一个大小为4000的张量调整为形状为[4, 3, 100, 100]的张量，但是这两个形状不兼容。请检查您的代码，确保在调整张量形状之前，您已经正确地计算了张量的大小。您可以使用torch.numel(tensor)函数来计算张量的元素数量，以便更好地理解问题。同时，您还可以使用torch.reshape(tensor, shape)函数来调整张量的形状。