RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 64 but got size 63 for tensor number 1 in the list.

This error occurs when you are trying to perform an operation on tensors with different sizes along a particular dimension, except for dimension 1. In your case, you are trying to perform an operation on a list of tensors, and the size of tensor number 1 in the list is 63, while the expected size is 64.

To fix this error, you need to ensure that all tensors in the list have the same size along the dimension where the error occurred. You can check the sizes of all tensors in the list using the `size()` method and then modify the tensors to have the correct size if necessary. Alternatively, you can reshape the tensors to have the correct size using the `view()` method.

相关问题

怎么解决RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 64 but got size 63 for tensor number 1 in the list.

这个错误通常是由于在进行某些操作时，输入张量的大小不匹配导致的。具体的解决方法需要根据代码和错误信息进行分析。

一般来说，可以检查一下输入张量的大小是否正确，并且确保所有涉及到的张量的大小都一致。如果需要，可以使用PyTorch中的resize或view函数调整张量的大小。

此外，还可以检查一下代码中是否有一些不必要的操作或者错误的操作导致了张量大小不匹配的问题。例如，有时候会在张量上进行一些不合法的索引操作，导致张量的大小发生变化。

如果以上方法都不起作用，也可以考虑使用PyTorch中的调试工具来帮助定位问题。例如，可以使用PyTorch的autograd功能来打印出每个操作的梯度张量，进一步分析问题的根源。

RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 63 but got size 64 for tensor number 1 in the list.

这个错误通常表示你的张量尺寸不匹配，特别是在维度1上。在你的情况下，期望的张量尺寸为63，但是实际得到的尺寸为64。这可能是由于输入数据的维度不一致或者在处理数据时出现了错误。

要解决这个问题，你可以检查你的输入数据和模型的定义。确保输入数据的维度和模型期望的维度一致。另外，还可以检查你的代码，尤其是与数据处理和张量操作相关的部分，看是否有错误。

如果你能提供更多的代码和上下文信息，我可能能够给出更具体的建议来解决这个问题。