RuntimeError: number of dims don't match in permute
时间: 2024-02-24 11:00:49 浏览: 83
这个错误通常发生在使用 `permute` 函数时,指定的维度不符合张量的实际维度。
要解决这个问题,可以检查输入张量的维度以及 `permute` 函数中指定的维度是否匹配。请确保输入张量和 `permute` 函数中指定的维度具有相同的长度,并且没有重复的维度。另外,还需要注意 `permute` 函数中指定的维度顺序是否正确。
例如,如果输入的张量的形状为 `(batch_size, height, width, channels)`,则可以使用以下代码将其转换为 `(batch_size, channels, height, width)` 的形状:
```
rgbd = rgb.permute(0, 3, 1, 2)
```
在这个例子中,`permute` 函数中指定的维度为 `(0, 3, 1, 2)`,分别表示原始张量的第 1 维、第 4 维、第 2 维和第 3 维。这样的指定顺序与转换后的张量的形状相对应,因此可以避免出现维度不匹配的错误。
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RuntimeError: Number of dimensions of repeat dims can not be smaller than number of dimensions of tensor
这个错误通常发生在使用torch.repeat()函数时,重复维度的数量小于tensor的维度数量。解决方法是检查repeat_dims的数量是否正确,并确保它们与tensor的维度数量相同。例如,如果你有一个形状为(3, 4, 5)的tensor,你想要沿着第二个维度重复两次,可以使用以下代码:
```
import torch
x = torch.randn(3, 4, 5)
repeat_dims = (1, 2)
x = x.repeat(*([1] * len(repeat_dims)), 2)
print(x.shape)
```
这将在第二个维度上重复两次,输出的张量形状为(3, 8, 5)。
RuntimeError: mat1 dim 1 must match mat2 dim 0
This error message occurs when trying to perform matrix multiplication using the torch.matmul() function in PyTorch, and the dimensions of the input matrices are incompatible.
In particular, the error message indicates that the dimensionality of the first matrix (mat1) along the first axis (dim 1) must match the dimensionality of the second matrix (mat2) along the second axis (dim 0) for matrix multiplication to be possible.
To fix this error, you should ensure that the dimensions of the input matrices are compatible for matrix multiplication. This may involve reshaping or transposing the matrices to ensure that their dimensions match appropriately.