Pytorch中报错RuntimeError: The size of tensor a (60) must match the size of tensor b (56)

相关文章

• 

  pytorch异常——RuntimeError:Given groups=1, weight of size..., expected of...

  nn.Conv2d 需要的输入张量格式为 (batch_size, channels, height, width)，但您的示例输入张量 x 是 (batch_size, height, width, channels)。因此，需要对输入张量进行转置。 注意， TensorFlow使用\\\"NHWC\\\"（批次、高度、宽度、通道）格式，而PyTorch使用\\\"NCHW\\\"（批次、通道、高度、宽度）格式 在pytorch中

  2024年02月10日

  浏览(45)
• 

  成功解决RuntimeError: batch2 must be a 3D tensor

  成功解决RuntimeError: batch2 must be a 3D tensor。 在深度学习的世界中，张量是构建一切的核心。它们是数据的容器，是模型训练的基石。然而，当我们尝试使用 torch.bmm() 函数进行批量矩阵乘法时，可能会遇到一个常见的错误：“RuntimeError: batch2 must be a 3D tensor”。这个错误提示似乎

  2024年02月22日

  浏览(28)
• 

  error: (-209:Sizes of input arguments do not match) The operation is neither ‘array op array‘ (where

  作者：非妃是公主 专栏：《计算机视觉》 个性签：顺境不惰，逆境不馁，以心制境，万事可成。——曾国藩 Cannot find reference ‘imread‘ in ‘ init .py‘ error: (-209:Sizes of input arguments do not match) The operation is neither ‘array op array‘ (where cs231n-2022-01 Assignments1-numpy的使用 ModuleNotFound

  2024年02月11日

  浏览(41)

• RuntimeError: stack expects each tensor to be equal size ？？

  RuntimeError: stack expects each tensor to be equal size, but got [1200, 1200, 3] at entry 0 and [1200, 1344, 3] at entry 1 pytorch 数据处理错误, 网上的各种方法都试过了 1： 检查过数据的输入通道是3， 标签是1，但是输入的大小尺寸不同 2： 进行如下方法也不行！！ :3: bs=1，不报错，bs1 报错 4： bug 未解

  2024年02月01日

  浏览(23)

• 【报错处理】RuntimeError: input.size(-1) must be equal to input_size. Expected 5, got 21

  1、 原因 ： 使用view时维度指定错误，LSTM(input,(h0,c0)) 指定batch_first=True​后，input就是(batch_size,seq_len,input_size)否则为input(seq_len, batch, input_size) 2、原因：并不是rnn的错误，而是因为下一函数的输入和这一层输出维度不一样，对照维度信息和尺寸信息修改即可。 推荐报错解决方

  2024年02月16日

  浏览(30)
• 

  RuntimeError: mat1 dim 1 must match mat2 dim 0 解决方法

  RuntimeError: mat1 dim 1 must match mat2 dim 0 这个错误的大概意思是：矩阵mat1 的第二维度要与mat2的第一维度不匹配 在新增别的数据集进行训练时报当前错误，原因是输入的图像大小与之前不一样，这是新手在学习时常会遇到的问题。 先看报错信息，确定报错位置 我的这个代码是

  2024年02月15日

  浏览(60)
• 

  RuntimeError: stack expects each tensor to be equal size, but got at entry

  参考链接：​​​​​​解决Pytorch dataloader时报错每个tensor维度不一样的问题_python_脚本之家 记录一下自己遇到的bug： 问题描述：  问题分析： torch.stack(batch, 0, out=out)出错，原因可能是： 同一个batch的数据图片的维度（H, W, C）要相同（可以见官方文档：其shape必须一致） 问

  2024年02月15日

  浏览(36)
• 

  DataLoader问题解决：RuntimeError: stack expects each tensor to be equal size, but got [3, 200, 200]entry1

          最近，在数据集处理并载入DataLoader进行训练的时候出现了问题：         我看了一下，大意就是维度也就是通道数不匹配，所以我觉得应该是数据集图片出现了问题。以下是我的普通数据集处理代码：           我一张一张图片放入DataLoader，然后按顺序一张一张的

  2023年04月25日

  浏览(28)

• RuntimeError: shape ‘[-1, 784]‘ is invalid for input of size 68076

  在应用torch进行测试时，有可能出现这种错误： RuntimeError: shape \\\'[-1, 784]\\\' is invalid for input of size 68076 这个错误通常是由于输入数据的大小与模型期望的输入大小不匹配导致的。具体地说，在这个错误信息中， [-1, 784] 表示输入张量的形状是一个二维张量，第一个维度大小是 -1，

  2024年02月12日

  浏览(30)

• 【解决】RuntimeError: Boolean value of Tensor with more than one value is ambiguous

  在用pytorch进行损失函数计算时，报错误： 翻译过来就是说： 具有多个值的张量的布尔值不明确  我是这报错： 啥意思？，你问我，我也不知道呀！、、、  错误原因分析： 其实是，因为我损失函数调用时没有初始化，所以导致报错 其实我是初始化了，但是因为没有+（），

  2024年02月16日

  浏览(34)