RuntimeError: For unbatched 2-D input, hx should also be 2-D but got 3-D tensor

这个错误通常是由于输入的tensor和hidden state的维度不匹配导致的。在Pytorch中，hidden state的维度要求和输入tensor的维度相同。因此，如果你的输入是一个2-D tensor，那么hidden state也应该是一个2-D tensor。如果你的hidden state是一个3-D tensor，那么它的第一个维度应该是batch size，第二个维度应该是num layers，第三个维度应该是hidden size。你可以通过调整hidden state的维度来解决这个错误。

相关问题

RuntimeError: For unbatched 2-D input, hx and cx should also be 2-D but got (3-D, 3-D) tensors

这个错误通常是因为输入的数据维度不匹配导致的。在使用LSTM或者GRU等循环神经网络时，如果输入数据是单个序列，那么输入数据的维度应该是二维的，即(batch_size, sequence_length)。同时，初始的隐状态(hx)和细胞状态(cx)也应该是二维的，即(batch_size, hidden_size)。如果这些维度不匹配，就会出现上述错误。建议检查输入数据和隐状态的维度是否正确。