RuntimeError: size mismatch, m1: [450 x 1], m2: [30 x 1] at C:\w\1\s\windows\pytorch\aten\src\TH/generic/THTensorMath.cpp:136
时间: 2023-09-29 19:09:01 浏览: 39
这个错误通常出现在 PyTorch 中进行矩阵乘法时,矩阵的维度不匹配。具体来说,m1 矩阵的列数应该与 m2 矩阵的行数相同,但是在你的代码中,m1 矩阵的列数是 1,而 m2 矩阵的行数是 30,因此无法进行矩阵乘法,从而出现了这个错误。
要解决这个错误,你需要检查一下你的矩阵维度是否正确,并确保它们匹配。如果有必要,你可以使用 PyTorch 中的函数来转置矩阵,或者使用广播机制来扩展矩阵的维度,以确保它们可以进行矩阵乘法。
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RuntimeError: size mismatch, m1: [8 x 6], m2: [5 x 32] at C:\w\1\s\windows\pytorch\aten\src\TH/generic/THTensorMath.cpp:752
这个错误是由于PyTorch中矩阵的尺寸不匹配引起的。在你的代码中,你正在尝试将一个大小为[8 x 6]的矩阵与一个大小为[5 x 32]的矩阵相乘,但是两个矩阵的尺寸不一致,因此会引发该错误。
要解决这个问题,你需要确保矩阵相乘的维度匹配。在这种情况下,你需要调整矩阵的尺寸,使其能够相乘。你可以使用PyTorch中的函数来改变矩阵的形状,如`view()`或`reshape()`。
例如,如果你想将大小为[8 x 6]的矩阵m1与大小为[5 x 32]的矩阵m2相乘,你可以使用`view()`函数将m1重塑为[48 x 6]的矩阵,然后与m2相乘。
```python
m1 = m1.view(48, 6)
result = torch.mm(m1, m2)
```
请注意,在进行矩阵乘法之前,确保你已经调整了矩阵的形状以匹配相乘的维度。
RuntimeError: size mismatch (got input: [10], target: [1])
这个错误通常发生在神经网络训练时,表示输入和目标的大小不匹配。具体来说,这里的输入大小是10,而目标大小是1,因此它们不兼容。这个错误可能是由于网络的最后一层输出大小和目标大小不匹配造成的。你可以检查网络结构和目标数据,确保它们匹配,并且网络的输出大小和目标大小相同。此外,你可以检查网络的输入数据,确保它们与网络的输入层大小相同。