Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 16 but got size 32 for tensor number 1 in the list

这个错误通常出现在PyTorch中进行张量拼接（concatenate）或堆叠（stack）操作时，拼接的张量在除了指定的拼接维度之外的其他维度上的大小不一致。例如，如果我们有两个大小为[32, 64]和[16, 64]的张量，想要将它们在第0维拼接起来，那么就会出现这个错误，因为在第1维上它们的大小并不相同。

解决这个错误的方法是确保拼接或堆叠的张量在除了指定的拼接维度之外的其他维度上大小相同。如果需要拼接的张量在其他维度上大小不同时，可以考虑使用PyTorch中的其他函数，如reshape、unsqueeze、transpose等来进行维度调整，使得拼接的张量在其他维度上大小相同。例如，对于上述的例子，可以先将大小为[16, 64]的张量通过unsqueeze函数在第0维上扩展为[1, 16, 64]，然后再使用cat函数进行拼接。具体代码如下：

import torch

x = torch.randn(32, 64)
y = torch.randn(16, 64)

y = y.unsqueeze(0)  # 在第0维上扩展为[1, 16, 64]
z = torch.cat([x, y], dim=0)  # 在第0维上拼接

print(z.shape)  # 输出[48, 64]

注意，上述的解决方法只是其中的一种，具体的解决方法需要根据具体情况而定。

相关问题

RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 16 but got size 32 for tensor number 1 in the list.

这个错误通常发生在PyTorch中，表示在一个张量列表中的某个张量的尺寸与其他张量不匹配。在这种情况下，张量的第一个维度的大小应该为16，但实际上为32。

要解决这个问题，你需要检查你的代码中涉及到的张量列表，并确保它们的尺寸在所有维度上都匹配。你可以使用`torch.Size`来检查张量的尺寸，然后逐个比较它们。

另一个可能的原因是，你可能在使用某个函数或操作时，传递了错误尺寸的输入。你可以检查和调试这些函数或操作，并确保正确地传递了张量的尺寸。

如果你能提供更多的代码和错误信息，我可以给出更具体的建议来帮助你解决这个问题。

RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 16 but got size 32 for tensor number 2 in the list.

RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 16 but got size 32 for tensor number 2 in the list. 这个错误通常是由于在图像处理过程中的resize问题引起的。在引用中提到，如果输入的预测图片大小小于1280，则会报这个错误。可能是在模型的预测过程中，对输入图片进行了resize操作，而resize操作导致了tensor的维度不匹配。

解决这个问题的方法是确保输入的图片大小与模型的期望输入大小匹配。你可以检查一下代码中对图片进行resize的部分，确保输入的大小与模型的要求一致。