开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

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：

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()。
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。
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()。
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。

关于腾讯云相关产品和产品介绍链接地址，由于要求不能提及具体的云计算品牌商，我无法给出具体的推荐。但你可以通过访问腾讯云官方网站，了解他们提供的云计算产品和服务，以满足你在云计算领域的需求。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

PyTorch:Bi-LSTM的文本生成

在本例中，窗口的大小为4，这意味着它将包含4个字符。目标是作者在窗口图像右边的第一个字符到目前为止，我们已经看到了如何以一种简单的方式生成字符序列。...太好了，一旦Bi-LSTM和LSTM之间的交互都很清楚，让我们看看我们是如何在代码中仅使用PyTorch框架中的LSTMcell来实现的。...([batch_size, sequence_len]) x : torch.Size([64, 100]) 然后，在第2行中，x张量通过嵌入层传递，因此输出将具有一个大小： # torch.Size...: torch.Size([64, 256]) 最后，LSTM将返回大小为的隐藏状态： # last_hidden_state: torch.Size([batch_size, num_classes...一些建议的想法是增加要训练的文本语料库的大小，增加epoch以及每个LSTM的隐藏层大小。另一方面，我们可以考虑一个基于卷积LSTM的有趣的架构。参考引用 [1] LSTM vs. GRU vs.

1.9K2 0

时间序列数据建模流程范例

时间序列数据建模流程范例前言最开始在学习神经网络，PyTorch 的时候，懂的都还不多，虽然也知道 RNN, CNN 这些网络的原理，但真正自己实现起来又是另一回事，代码往往也都是从网上 copy...数据获取数据获取部分没什么好讲的，根据你的数据来源，可能是格式化的，也可能的非格式化的。你可以点击这里获取本文所使用的数据。...简单来说，去除空值，去除重复值，去除连续常值，正态分布的 3σ 去除异常值等等，根据你想要的目标，选择不同的数据清洗方式。...DataLoader 能够控制 batch 的大小，batch 中元素的采样方法，以及将 batch 结果整理成模型所需输入形式的方法，并且能够使用多进程读取数据。...参考资料 How to eat Pytorch in 20 days ?

1.1K2 0

快速入门PyTorch(3)--训练一个图片分类器和多 GPUs 训练

2019 第 44 篇，总第 68 篇文章本文大约14000字，建议收藏阅读快速入门 PyTorch 教程前两篇文章：快速入门Pytorch(1)--安装、张量以及梯度快速入门PyTorch(...data_size = 100 device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") 这里主要定义网络输入大小和输出大小...，batch 以及图片的大小，并定义了一个 device 对象。...GPU ，那么 batch=30 的时候，模型会得到输入输出的大小都是 30。.../pytorch/examples/tree/master/dcgan 采用循环 LSTM 网络训练一个词语级别的语言模型：https://github.com/pytorch/examples/tree

1.1K2 0

理解Pytorch中LSTM的输入输出参数含义

横向长度为 l step7, get output: 看图，每个time_step都是可以输出当前时序 t 的隐状态 h_i^t ；但整体RNN的输出 O_i^t 是在最后一个time_step t=l 时获取...比如，传给cross_entropy&softmax进行分类……或者获取每个time_step对应的隐状态 h_i^t ，做seq2seq 网络……或者搞创新…… 2、Pytorch源代码参数理解 2.1...，也就是前面例子中每个单词向量的长度 hidden_size – 隐藏层的大小（即隐藏层节点数量），输出向量的维度等于隐藏节点数 num_layers – recurrent layer的数量，默认等于...([5, 3, 20]) torch.Size([2, 3, 20]) torch.Size([2, 3, 20]) 参考： LSTM神经网络输入输出究竟是怎样的？...Scofield的回答 Pytorch-LSTM MARSGGBO♥原创如有意合作或学术讨论欢迎私戳联系~ 邮箱:marsggbo@foxmail.com 2019-12-31 10:41

5.3K4 0

讲解Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Siz

这个错误通常发生在使用PyTorch训练图像分类模型时，表示模型期望每个通道（channel）的输入数据不止一个值，但实际输入的大小却是torch.Size。...通过打印输入数据的大小（即torch.Size），我们可以查看到它的形状。...这样，我们就可以成功训练模型并获得预期的结果。...而torch.Size是PyTorch中用于表示张量（tensor）维度的对象。张量是深度学习中最基本的数据结构，可以看作是多维矩阵。torch.Size表示了张量在每个维度上的大小。...通常，我们可以使用.size()方法获取张量的torch.Size，并根据torch.Size中的值来操作和处理张量的维度。

1.5K1 0

是时候该学会 MMDetection 进阶之非典型操作技能（一）

, 10, 10]) torch.Size([2, 10, 10]) torch.Size([2, 10, 10]) end epoch 可以发现上述两个预期一个都没有实现，这就是本文说的 Dataloader...([2, 10, 10]) torch.Size([2, 10, 10]) torch.Size([2, 20, 20]) # 符合预期 torch.Size([2, 20, 20]) torch.Size...([2, 20, 20]) end epoch start epoch torch.Size([2, 25, 25]) # 符合预期 torch.Size([2, 25, 25]) torch.Size...([2, 25, 25]) # 符合预期 torch.Size([2, 25, 25]) torch.Size([2, 25, 25]) torch.Size([2, 25, 25]) torch.Size...) end epoch start epoch torch.Size([2, 25, 25]) # 符合预期 torch.Size([2, 25, 25]) torch.Size([2, 25

2.7K1 0

pytorch view(): argument size (position 1) must be tuple of ints, not Tensor

pytorch view()函数错误解决在使用pytorch进行深度学习任务时，经常会用到view()函数来改变张量的形状(shape)。...为了解决错误，我们可以使用size()方法获取fc.weight的形状，并将其作为参数传递给view()函数。...结论当使用pytorch的view()函数时，确保参数size是一个元组(tuple)而不是一个张量(Tensor)。...TypeError: view(): argument 'size' (position 1) must be tuple of ints, not Tensor错误，使用size()方法获取目标形状...我们通过features.size(0)获取批处理大小，并将其与-1组合使用，表示自动计算展平后的维度大小。

3632 0

60分钟快速入门PyTorch

0.6060], [ 0.2304, 0.0879, -0.3876], [ 1.2900, -0.7475, -1.8212]]) 最后，对 tensors 的尺寸大小获取可以采用...([4, 4]) torch.Size([16]) torch.Size([2, 8]) 如果 tensor 仅有一个元素，可以采用 .item() 来获取类似 Python 中整数类型的数值： x...: ', params[0].size()) 输出：参数数量: 10 第一个参数大小: torch.Size([6, 1, 5, 5]) 然后简单测试下这个网络，随机生成一个 32*32 的输入...在 imagenet 上训练 ResNet 采用 GAN 训练一个人脸生成器采用循环 LSTM 网络训练一个词语级别的语言模型更多的例子更多的教程在 Forums 社区讨论 PyTorch 本小节教程...，batch 以及图片的大小，并定义了一个 device 对象。

1.1K1 0

是时候该学会 MMDetection 进阶之非典型操作技能了（一）

幸好，大部分 FPN 和 Head 模块都是没有 BN 层的，所以大部分情况下用户都可以将想冻结的层中的 lr_mult 设置为 0，从而间接达到目标。...torch.Size([2, 20, 20]) # 符合预期 torch.Size([2, 20, 20]) torch.Size([2, 20, 20]) end epoch start epoch...torch.Size([2, 25, 25]) # 符合预期 torch.Size([2, 25, 25]) torch.Size([2, 20, 20]) # 符合预期 torch.Size([2,...([2, 25, 25]) # 符合预期 torch.Size([2, 25, 25]) torch.Size([2, 25, 25]) torch.Size([2, 25, 25]) torch.Size...epoch start epoch torch.Size([2, 25, 25]) # 符合预期 torch.Size([2, 25, 25]) torch.Size([2, 25, 25]) torch.Size

1.6K2 0

DataParallel里为什么会显存不均匀以及如何解决

# In Model: input size torch.Size([3, 8]) output size torch.Size([3, 10]) # In Model: input size...torch.Size([3, 8]) output size torch.Size([3, 10]) # Outside: input size torch.Size([6, 8]) output_size...假如你想要总的bs为64，梯度累积为2，一共2张GPU，而一张最多只能18，那么保险一点GPU0设置为14，GPU1是18，也就是说你DataLoader每个batch大小是32，gpu0_bsz=14...实现思路就是将总的减去第一个GPU的再除以剩下的设备，源码的话有些死板，用的时候不妨参考我的[6] def scatter(self, inputs, kwargs, device_ids): # 不同于源码，获取...self.dim) elif kwargs: bsz = list(kwargs.values())[0].size(self.dim) else: raise ValueError

1.1K2 0

PyTorch分布式优化器(1)----基石篇

优化器优化参数：调用 step 进行优化，优化目标是优化器内部成员变量 self.parameters。..._parameters[name] = param # 这里添加了 1.3.3 获取我们无法直接获取到 _parameters 这个变量，只能通过 parameters 方法来获取，其返回的是一个Iterator...'> torch.Size([5, 10]) torch.Size([5]) parameters 代码如下。...([10, 10]) net1.bias torch.Size([10]) net1.weight torch.Size([10, 10]) net2.bias torch.Size([5])...优化器更新模型：优化目标（self.parameters）的更新实际上就是直接作用到模型参数（比如 Linear）之上。

1.8K4 1

最新翻译的官方 PyTorch 简易入门教程

本教程的目标：在高层次上理解PyTorch的张量(Tensor)库和神经网络训练一个小型神经网络对图像进行分类本教程假设您对numpy有基本的了解注意：务必确认您已经安装了 torch 和...二、AUTOGRAD 三、神经网络四、训练一个分类器五、数据并行一、PyTorch 是什么他是一个基于Python的科学计算包，目标用户有两类为了使用GPU来替代numpy 一个深度学习研究平台...(tensor)的大小 print(x.size()) 输出： torch.Size([5, 3]) 注意 torch.Size实际上是一个元组，所以它支持元组的所有操作。...注意：此网络（LeNet）的预期输入大小为 32x32。要在MNIST数据集上使用此网络，请将数据集中的图像大小调整为 32x32。...实现的目标: 深入了解了PyTorch的张量库和神经网络. 训练了一个小网络来分类图片.

1.4K3 0

Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型|附代码数据

由于我们将使用PyTorch进行模型训练，因此需要将分类列和数值列转换为张量。首先让我们将分类列转换为张量。在PyTorch中，可以通过numpy数组创建张量。...输出： tensor([1, 0, 1, 0, 0]) 现在，让我们绘制分类数据，数值数据和相应输出的形状：输出： torch.Size([10000, 4]) torch.Size([10000,...6]) torch.Size([10000]) 在训练模型之前，有一个非常重要的步骤。...我建议您尝试更改模型参数，例如训练/测试比例，隐藏层的数量和大小等，以查看是否可以获得更好的结果。结论 PyTorch是Facebook开发的常用深度学习库，可用于各种任务，例如分类，回归和聚类。...本文介绍了如何使用PyTorch库对表格数据进行分类。点击文末 “阅读原文” 获取全文完整资料。本文选自《Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型》。

1.4K0 0

Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型|附代码数据

输出：tensor([1, 0, 1, 0, 0])现在，让我们绘制分类数据，数值数据和相应输出的形状：输出： torch.Size([10000, 4])torch.Size([10000, 6])...torch.Size([10000])在训练模型之前，有一个非常重要的步骤。...我建议您尝试更改模型参数，例如训练/测试比例，隐藏层的数量和大小等，以查看是否可以获得更好的结果。结论PyTorch是Facebook开发的常用深度学习库，可用于各种任务，例如分类，回归和聚类。...本文介绍了如何使用PyTorch库对表格数据进行分类。点击文末 “阅读原文”获取全文完整资料。本文选自《Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型》。...：ARIMA，KNN和神经网络时间序列分析深度学习：Keras使用神经网络进行简单文本分类分析新闻组数据用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型PYTHON用LSTM长短期记忆神经网络的参数优化方法预测时间序列洗发水销售数据

1.1K2 0

PyTorch 中Datasets And DataLoaders的使用 | PyTorch系列（十二）

在这篇文章中，我们的目标是熟悉如何使用dataset 和 data loader 对象，并对我们的训练集有一个初步的了解。从高层次的角度来看，我们的深度学习项目仍处于数据准备阶段。...对于数据流，我们可以使用Python内置的next()函数来获取数据流中的下一个数据元素。...我们有一个颜色通道，大小是28x28。现在我们来画出图像，我们会看到为什么一开始我们压缩了这个张量。我们首先压缩这个张量，然后把它传递给imshow() 函数。...PyTorch DataLoader:处理批量数据我们将开始创建一个新的数据加载器与较小的批处理大小为10，以便很容易演示发生了什么: > display_loader = torch.utils.data.DataLoader...张量中包含图像数据的每个维度的大小由以下每个值定义： > (batch size, number of color channels, image height, image width) 批量大小为10

1.4K2 0

【深度学习】RetinaNet 代码完全解析

论文链接： https://arxiv.org/abs/1708.02002 参考代码链接： https://github.com/yhenon/pytorch-retinanet 网络结构网络结构非常清晰明了...([1, 14400, 80]) torch.Size([1, 3600, 80]) torch.Size([1, 900, 80]) torch.Size([1, 225, 80]) torch.Size..., 14400, 4]) torch.Size([1, 3600, 4]) torch.Size([1, 900, 4]) torch.Size([1, 225, 4]) torch.Size([1,...** (1.0 / 3.0), 2 ** (2.0 / 3.0)])=[1,1.26,1.587] 首先计算大小： anchors[:, 2:] = base_size * np.tile(scales...anchor分配这部分主要是根据iou的大小划分正负样本，既挑出那些负责预测gt的anchor。分配的策略非常简单，就是iou策略。

1.3K3 0

14 | 用简单的卷积神经网络处理图像会发生什么

1.周边元素的局部操作 2.平移不变性 3.使用很少量的模型参数关于最后一点再说明一下，原来我们把图像转成一个向量输入进去，使用全连接网络，参数量取决于这个图片的大小和全连接网络输出的大小，一层的参数量是输入规模和输出规模的乘积...conv.weight.shape, conv.bias.shapeouts:(torch.Size([16, 3, 3, 3]), torch.Size([16])) 这里我们掏出一张图来看一下，用卷积处理一下它...要解决这个问题，这里有一个简单方法就是对原图像进行边缘填充（padding），在图像的边缘填充一圈数值，比如说都是0，从而使得我们的输出结果符合预期。填充的方案就像下图所示。...在PyTorch提供的包中，我们只需要添加一个参数就可以完成填充操作，这里需要注意的是，填充的大小跟我们使用的卷积核大小有关系，如果我们使用的卷积核为 5 × 5，那我们应该填充2格。...([1, 3, 32, 32]), torch.Size([1, 1, 32, 32])) #此时输出尺寸已经跟输入尺寸一样了使用卷积获取特定特征我们前面说过，一个卷积核可以认为识别其中的一种特征，

3961 0

PyTorch 2.2 中文官方教程（八）

= 84: raise ValueError(f"Expecting input height: 84, got: {h}") if w !...我们的目标是将摆锤放在向上位置（按照惯例，角位置为 0）并使其保持在该位置静止。为了设计我们的动态系统，我们需要定义两个方程：遵循动作（施加的扭矩）的运动方程和构成我们目标函数的奖励方程。...由于我们的目标是将摆锤竖起并保持在那个位置静止，我们的cost（负奖励）函数对于接近目标和低速度的位置具有较低的值。实际上，我们希望阻止远离“向上”位置和/或速度远离 0 的位置。...规格形状环境规格的主要维度必须与环境批处理大小匹配。这是为了强制确保环境的每个组件（包括其转换）都具有预期输入和输出形状的准确表示。这是在有状态设置中应准确编码的内容。...与环境设计一样，编写转换有两个步骤：正确获取动态（正向和反向）；调整环境规格。转换可以在两种设置中使用：独立使用时，它可以作为一个Module。

2491 0

04-快速入门：利用卷积神经网络识别图片

0.PyTorch中的计算机视觉相关库 1. 获取数据集查看数据内容和属性可视化数据 2....创建演示数据来看看卷积层内部发生了什么： torch.manual_seed(42) # 创建和图片大小一样、批次大小一样的随机数据 images = torch.randn(size=(32, 3,...: torch.Size([1, 3, 64, 64]) 传入卷积层之后的图形大小: torch.Size([1, 10, 62, 62]) 传入卷积层和最大池化层后的图形大小：torch.Size...从人工智能的角度来看，您可以考虑神经网络压缩信息的整体目标。...model_2.eval() with torch.inference_mode(): for X, y in tqdm(test_dataloader, desc="进行预测"): # 将数据和目标发送到目标设备

4551 0

Seq2Seq、SeqGAN、Transformer…你都掌握了吗？一文总结文本生成必备经典模型（一）

本文使用多层长短期记忆网络（LSTM）将输入序列映射到一个固定维度的向量，然后使用另一个深度LSTM从向量中解码目标序列。...一般序列学习的最简单策略是用一个RNN将输入序列映射到一个固定大小的向量，然后用另一个RNN将该向量映射到目标序列。...平台收录 Seq2Seq（LSTM）共 2 个模型实现资源，支持的主流框架包含 PyTorch等。项目 SOTA！平台项目详情页 Seq2Seq（LSTM）前往 SOTA！...生成器模型（策略）Gθ(y_t|Y_1:t-1)的目标是从起始状态s'生成一个序列，使其预期的最终奖励最大化： (Q_Dφ(s, a))^Gθ是一个序列的行动价值函数，即从状态s开始，采取行动a，然后遵循策略...Gθ的预期累积奖励。

8081 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭