ValueError:预期目标大小(128，44)，获取torch.Size([128,100])，LSTM Pytorch

这个错误是由于预期目标大小与实际获取的大小不匹配导致的。具体来说，预期目标大小为(128, 44)，但实际获取的大小为torch.Size([128, 100])。

LSTM是一种循环神经网络模型，用于处理序列数据。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了LSTM模型的实现。

在这个错误中，可能是在使用LSTM模型进行训练或推理时，输入数据的维度不正确导致的。预期目标大小(128, 44)表示模型期望的输出大小，而获取的大小torch.Size([128, 100])表示实际输出的大小。

要解决这个错误，可以检查以下几个方面：

1. 输入数据的维度：确保输入数据的维度与模型期望的输入维度匹配。如果输入数据的维度不正确，可以使用PyTorch提供的函数进行调整，如torch.reshape()或torch.transpose()。
2. 模型定义：检查LSTM模型的定义，确保模型的输入和输出维度与预期目标大小匹配。可以使用PyTorch提供的nn.LSTM模块来定义LSTM模型，并指定输入和输出的维度。
3. 损失函数：检查使用的损失函数，确保损失函数能够处理预期目标大小和实际获取大小不匹配的情况。可以使用PyTorch提供的损失函数，如nn.CrossEntropyLoss()或nn.MSELoss()。
4. 数据预处理：如果输入数据需要进行预处理，例如标准化或归一化，确保预处理的过程正确，并且不会改变数据的维度。

总结起来，解决这个错误需要检查输入数据的维度、模型定义、损失函数和数据预处理等方面，确保它们与预期目标大小匹配。如果仍然无法解决问题，可以提供更多的代码和错误信息，以便更好地帮助你解决问题。

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