RuntimeError: permute(sparse_coo): number of dimensions in the tensor input does not match the length of the desired ordering of dimensions i.e. input.dim() = 5 is not equal to len(dims) = 4
时间: 2024-02-26 15:53:40 浏览: 585
这个错误通常是由于对一个多维张量进行维度重排时,维度的数量不匹配而引起的。在你的代码中,你可能正在尝试对一个5维张量进行维度重排,但是你指定的重排维度数量只有4个。你应该检查代码中进行维度重排的部分,确保指定的重排维度数量与张量的实际维度数量匹配。另外,你也可以尝试打印出张量的维度,以便更好地理解错误的原因。
相关问题
RuntimeError: permute(sparse_coo): number of dimensions in the tensor input does not match the length of the desired ordering of dimensions i.e. input.dim() = 2 is not equal to len(dims) = 3
这个错误通常是因为你正在尝试对一个维度不匹配的稀疏张量执行`permute`操作。请确保你的输入张量的维度与你要进行操作的维度顺序匹配。
另外,如果你要使用PyTorch的`permute`函数对稀疏张量进行操作,你需要先将稀疏张量转换为密集张量,然后再进行操作。例如:
```python
import torch
# 创建一个稀疏张量
indices = torch.tensor([[0, 1, 1],
[2, 0, 2]])
values = torch.tensor([3, 4, 5], dtype=torch.float32)
sparse_tensor = torch.sparse_coo_tensor(indices, values, [3, 3])
# 将稀疏张量转换为密集张量
dense_tensor = sparse_tensor.to_dense()
# 对密集张量进行permute操作
result = dense_tensor.permute(0, 2, 1)
```
在这个示例中,我们首先创建了一个稀疏张量,然后使用`to_dense`方法将其转换为密集张量,最后对密集张量执行`permute`操作。
output = net(x.permute(0, 2, 1)) # 将数据维度转换为(batch_size, in_channels, sequence_length) RuntimeError: permute(sparse_coo): number of dimensions in the tensor input does not match the length of the desired ordering of dimensions i.e. input.dim() = 2 is not equal to len(dims) = 3
这个错误提示是因为 `x` 的维度是 `(batch_size, sequence_length)`,但是在 `net` 的输入中需要将 `in_channels` 这个维度放在第二维。所以需要将 `x` 的维度进行转置,将 `sequence_length` 放在第二维,然后再添加一个维度作为 `in_channels`,即将 `x` 转换为 `(batch_size, in_channels=1, sequence_length)` 的形式,代码如下:
```python
output = net(x.unsqueeze(1)) # 将数据维度转换为(batch_size, in_channels, sequence_length)
```
其中 `unsqueeze(1)` 表示在第二维上增加一个维度。
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