Traceback (most recent call last): File "C:\Users\GJH\OneDrive\code\pytroch.py", line 120, in <module> train(model, train_loader, criterion, optimizer, num_epochs=5) File "C:\Users\GJH\OneDrive\code\pytroch.py", line 93, in train outputs = model(features.permute(0, 2, 1)) 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

这个错误是由于你输入的张量维度与 permute 函数中的维度顺序不匹配导致的。你可以检查一下输入张量的维度和 permute 函数中的维度顺序是否一致。在这个错误中，输入张量的维度为 2，但是 permute 函数中的维度顺序需要为 3。你可以考虑将输入张量的维度转换为 3 或者修改 permute 函数中的维度顺序。

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D:\ANACONDA3\envs\python37\python.exe C:\Users\GJH\OneDrive\code\troch.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\GJH\OneDrive\code\troch.py", line 68, in <module> output = model(batch_x) File "C:\Users\GJH\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "C:\Users\GJH\OneDrive\code\troch.py", line 45, in forward x = x.view(-1, 64 * 9) RuntimeError: shape '[-1, 576]' is invalid for input of size 6144

这个错误通常是由于数据的形状与所期望的形状不匹配导致的。在你的代码中，第45行的 `x.view(-1, 64 * 9)` 函数会将张量 `x` 转换成一个形状为 `[-1, 576]` 的张量，但实际上，输入的张量 `x` 的大小为 `6144`。因此，可以尝试检查输入数据的形状和大小是否正确，并确保它们与模型所期望的形状和大小相匹配。如果仍然无法解决问题，请提供更多的代码和错误信息，以便我可以更好地帮助你解决问题。

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\GJH\OneDrive\code\troch.py", line 55, in <module> outputs = net(X_train[i].unsqueeze(0).unsqueeze(0)) File "C:\Users\GJH\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "C:\Users\GJH\OneDrive\code\troch.py", line 39, in forward x = x.view(-1, 32 * 23) RuntimeError: shape '[-1, 736]' is invalid for input of size 256

这个错误出现在 PyTorch 中的一个神经网络模型的 forward 方法中。错误信息提示指定的形状 [-1, 736] 对应的输入大小是 256，不符合要求。

根据代码，这个错误可能是由于在某个地方没有正确设置输入张量的形状。在第 39 行代码中，可能是将张量 x 的形状改变为 [-1, 32 * 23] 出现了问题，导致最终的形状不符合要求。你可以检查一下这里的代码是否正确。