RuntimeError: The size of tensor a (832) must match the size of tensor b (208) at non-singleton dimension 3
时间: 2023-12-13 13:29:33 浏览: 68
这个错误通常是由于两个张量在进行某种操作时,它们的形状不兼容导致的。具体来说,这个错误提示表明两个张量在第3个维度上的大小不匹配。
解决这个问题的方法通常是检查两个张量的形状,并确保它们在进行操作时是兼容的。可以使用 PyTorch 的 view() 函数来调整张量的形状,或者使用 expand() 函数来扩展张量的维度。
相关问题
RuntimeError: The size of tensor a (3) must match the size of tensor b (28) at non-singleton dimension 3
这个报错通常是由于两个张量在非单例维度上的大小不匹配导致的。解决方法是检查两个张量的形状并确保它们在需要匹配的维度上具有相同的大小。可以使用`torch.Size()`函数检查张量的形状,使用`torch.view()`函数调整张量的形状。例如,如果张量a的形状为(3, 4, 5, 6),张量b的形状为(2, 3, 4, 28),则可以使用以下代码将张量b的形状调整为(2, 1, 1, 28)以匹配张量a的形状:
```python
import torch
a = torch.randn(3, 4, 5, 6)
b = torch.randn(2, 3, 4, 28)
if a.shape[0] != b.shape[1]:
b = b.view(b.shape[0], 1, 1, b.shape[3])
c = torch.matmul(a, b)
```
RuntimeError: The size of tensor a (52) must match the size of tensor b (48) at non-singleton dimension 3
这个错误通常是由于数据的数量不能被batch size整除所导致的。有两种解决方法:
1. 将batch size改为可以被数据量整除的数量。
2. 将dataloader中的drop_last参数改为False。
推荐使用第二种方法,更加简单。具体来说,将dataloader的定义中的drop_last参数设置为False即可。这样做的话,最后一个batch的大小可能会小于batch size,但是可以避免出现上述错误。
```python
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, drop_last=False)
```
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