RuntimeError: requested resize to (300, 500) ((300, 500) elements in total), but the given tensor has a size of 3x375x500 (562500 elements). autograd's resize can only change the shape of a given tensor, while preserving the number of elements.
时间: 2024-01-21 08:04:53 浏览: 44
这个报错表示你想要对一个形状为(3, 375, 500)的Tensor进行resize,将其变成(300, 500)的形状,但是这样会改变Tensor的元素数量,而autograd的resize函数只能改变Tensor的形状,不能改变元素数量。
如果你要对Tensor进行resize,需要确保新的形状与旧的形状的元素数量相同,可以使用`torch.nn.functional.interpolate`函数来实现。
下面是一个示例代码,将一个形状为(3, 375, 500)的Tensor进行resize,将其变成(300, 500)的形状:
```python
import torch.nn.functional as F
# 假设x是一个形状为(3, 375, 500)的Tensor
x = ...
# 使用interpolate函数进行resize
x_resized = F.interpolate(x.unsqueeze(0), size=(300, 500), mode='bicubic', align_corners=False)
x_resized = x_resized.squeeze(0)
# x_resized的形状为(3, 300, 500)
```
在上面的代码中,我们使用`interpolate`函数对Tensor进行resize,将其变成(300, 500)的形状。`unsqueeze(0)`函数用于在第0维插入一个维度,这是因为`interpolate`函数要求输入的Tensor的形状为(N, C, H, W),其中N表示batch size,所以我们需要在第0维插入一个维度。`squeeze(0)`函数用于去掉插入的维度,将Tensor的形状变回(3, 300, 500)。