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

这个错误通常出现在使用 PyTorch 中的 RNN 模型时，提示输入的张量维度不符合要求。具体来说，错误信息中提到 hx（即隐藏状态）应该是 2 维的，但是输入的张量却是 3 维的，这说明输入的张量中可能包含了一个不必要的维度。

解决这个问题的方法是检查输入张量的维度是否正确，并且对不必要的维度进行切片或者 squeeze 操作。

举个例子，假设您的输入张量 x 的维度是 (batch_size, seq_len, input_size)，而您想要将其输入到一个 RNN 模型中，那么需要将其转换为 (seq_len, batch_size, input_size) 的维度。

可以使用 PyTorch 中的 transpose 方法实现维度转换：

x = torch.randn(batch_size, seq_len, input_size)
x = x.transpose(0, 1)  # 调换维度顺序，变成(seq_len, batch_size, input_size)

如果您的输入张量维度已经正确，但是仍然出现这个错误，那么可能是因为输入的隐藏状态 hx 维度不正确。在这种情况下，需要检查隐藏状态张量的维度，并对其进行相应的操作，使其维度符合要求。

如果您仍然无法解决问题，请提供更多的代码和错误信息，以便我更好地帮助您解决问题。