Target size (torch.Size([16])) must be the same as input size (torch.Size([682, 1]))怎么改

这个错误通常是由于在进行运算时，输入的张量维度与目标维度不匹配导致的。要解决这个问题，你可以尝试以下的方法：

1.检查输入张量和目标张量的形状是否匹配，确保它们的维度相同。

2.使用reshape()函数调整输入张量的形状，使其与目标张量的形状匹配。

3.使用unsqueeze()函数在输入张量的前面添加一个维度，使其与目标张量的形状匹配。

举个例子，如果你的输入张量是一个形状为[682,1]的张量，而目标张量是一个形状为[16]的张量，你可以使用reshape()函数将输入张量的形状改为[16, 43]，这样它们的形状就匹配了。代码如下：

input_tensor = input_tensor.reshape(16, 43)

如果你想使用unsqueeze()函数，则可以将输入张量的形状改为[1, 682, 1]，然后使用squeeze()函数将其形状改回[682, 1]。代码如下：

input_tensor = input_tensor.unsqueeze(0)
input_tensor = input_tensor.squeeze()

这两种方法都可以解决这个问题，具体使用哪种方法取决于你的具体情况。

相关问题

Target size (torch.Size([64, 1])) must be the same as input size (torch.Size([64, 1000]))

This error message indicates that there is a mismatch between the size of the target tensor and the size of the input tensor in a PyTorch operation. Specifically, the target tensor has a size of 64x1, while the input tensor has a size of 64x1000.

This error commonly occurs in loss functions such as cross-entropy loss, where the target tensor should have the same size as the output tensor. To fix this error, make sure that the target tensor has the same size as the output tensor by either resizing the target tensor or adjusting the parameters of the PyTorch operation.

如何解决pycharm中的“Target size (torch.Size([64, 1])) must be the same as input size (torch.Size([64, 10]))”

### 回答1：
这个错误通常是由于你的代码中输入和输出的 tensor 的大小不匹配导致的。你需要检查你的代码，确认输入和输出的 tensor 的大小是一致的。

如果你使用的是 PyTorch，你可以使用 `torch.Size()` 函数来检查 tensor 的维度。例如，如果你要检查一个名为 `x` 的 tensor 的维度，可以使用以下代码:

print(x.size())

然后，你需要检查你的代码中的输入和输出 tensor 是否具有相同的维度大小。如果维度大小不同，你需要对 tensor 进行调整或修改你的代码以匹配 tensor 的大小。

如果你仍然无法解决这个问题，可以提供更多关于你的代码和数据的信息，以便我能够帮助你更好地解决问题。

### 回答2：
在PyCharm中解决“Target size (torch.Size([64, 1])) must be the same as input size (torch.Size([64, 10]))”错误，可以考虑以下几个方面来解决：

1. 检查数据集标签与模型输出的形状是否一致：错误提示显示目标大小是[64, 1]，而输入大小是[64, 10]。这意味着数据集标签的形状与模型输出的形状不匹配。可以检查数据集标签的形状是否与模型定义的输出层的形状一致。

2. 检查训练时的损失函数是否与标签形状相匹配：在训练模型时，需要使用适当的损失函数来计算模型输出与标签之间的差异。如果使用的损失函数与标签的形状不匹配，就会出现该错误。检查所使用的损失函数是否适用于当前问题，并适当修改。

3. 检查模型定义中的输出层是否正确：在模型的定义中，需要确保输出层的大小与最终目标的大小一致。检查模型定义中的输出层的大小，并确保其与标签的形状匹配。

4. 检查数据预处理过程是否正确：在训练模型之前，通常需要对数据进行预处理。检查数据预处理过程中是否发生了错误，导致标签与模型输出的形状不匹配。

总结起来，解决这个错误通常需要检查标签形状、损失函数、模型定义以及数据预处理过程等方面的问题。通过逐步排查并修复这些问题，可以解决“Target size (torch.Size([64, 1])) must be the same as input size (torch.Size([64, 10]))”错误。

### 回答3：
这个错误提示是深度学习框架PyTorch中的一个错误，意思是目标尺寸必须与输入尺寸相同。通常出现这个错误是由于网络模型输出的尺寸与标签数据的尺寸不匹配导致的。

要解决这个问题，可以按照以下几个步骤操作：
1. 检查模型定义部分，确保模型的最后一层的输出尺寸与数据标签的尺寸相匹配。在这个错误中，模型最后一层输出的尺寸应该是`torch.Size([64, 10])`，其中`64`表示批次大小，`10`表示标签的类别数量。
2. 检查数据预处理过程，确保标签数据的维度与模型期望的输出维度相同。在这个错误中，标签数据应该是一个形状为`torch.Size([64])`的一维张量，其中`64`是批次大小。如果标签数据不是这个形状，可以通过使用`torch.unsqueeze`函数添加一个维度来进行调整，使其匹配模型输出的维度。
3. 检查训练循环中的输入和标签数据的传递，确保数据传递的维度匹配。在这个错误中，批次大小应该是`64`，所以在训练循环中传递的输入数据和标签数据的维度都应该是`(64, ...)`，其中`...`表示其他维度的尺寸。
4. 最后，重新运行代码并检查是否完成了上述调整，如果问题仍然存在，可能还需要仔细检查整个代码的逻辑和数据处理过程，以确定是否还有其他地方出现了尺寸不匹配的错误。

记住，尺寸不匹配的错误通常是由于数据维度的不一致所导致的，因此仔细检查数据和模型的尺寸，保持它们一致，就可以解决这个问题。