shape [64, 256，256] is invalid for input of size。。。

最新推荐文章于 2025-05-08 13:26:19 发布
原创 最新推荐文章于 2025-05-08 13:26:19 发布 · 4.3w 阅读 · 12 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#机器学习 #python #人工智能 #pytorch #深度学习

在运行PyCharm时，遇到一个错误：shape[64,256,256]不符合输入大小。该错误表明设定的张量维度与实际数据不符。解决方法是在高维度使用-1，让该维度自动适应数据。通过这样做，可以有效地解决张量维度不匹配的问题。

shape [64, 256，256]] is invalid for input of size错误

我的模型在输入张量的时候，出现了shape [64, 256，256]] is invalid for input of size错误，这种错误，往往是跑pycharm在核实张量元素的时候，发现我们设置的张量维度和实际的数据不符合出现的，只需要在高维度处加-1即可。-1表示此处的维度随程序自动变化。可以很好的解决问题
在高维出加-1即可

RuntimeError: shape '[64, 1, 1, 1]' is invalid for input of size 6400
skywf的博客
03-04 4万+
pytorch报错RuntimeError: shape ‘[64, 1, 1, 1]’ is invalid for input of size 6400 源代码 samples = samples.data.reshape(batch_size, 1, 1, 1) samples = samples.data.expand(batch_size, input_dim, 1, 1) ...
RuntimeError: shape ‘[4]‘ is invalid for input of size 6
说文科技，做有态度的研究。
09-03 2万+
解决tensor的报错：RuntimeError: shape '[2]' is invalid for input of size 6 tensor维度问题
【报错已解决】“RuntimeError: shape ‘[-1, 5, 64, 42]‘ is invalid for input of size 655360”
鸽芷咕的博客
09-03 1808
在处理大型数据集或进行深度学习模型训练时，我们可能会遇到这样一个错误信息：“RuntimeError: shape '[-1, 5, 64, 42]' is invalid for input of size 655360”。这个错误通常与数据形状和大小不匹配有关，特别是在使用像TensorFlow或PyTorch这样的深度学习库时。接下来，我们将探讨这个问题的原因及解决方法。❓
在python中遇到的错误（二）：用pytorch的CNN发生的报错
qq_49979147的博客
12-02 1万+
解决报错：1.conv2d() received an invalid combination of arguments 2.expected scalar type double but found float 3.shape '[-1, 3136]' is invalid for input of size 352000004.expected scalar type Long but found Double 4.训练精度和测试精度低的离谱
RuntimeError: shape ‘[-1, 784]‘ is invalid for input of size 68076
nature1949的博客
04-02 7800
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，第二个维度大小是 784，其中 -1 表示这个维度的大小是不确定的，而第二个维度大小为 784 表示每个样本有 784 个特征。检查输入数据的形状和大小，确保它们与模型期望的输入匹配。如果使用的是预处理后的数据，请确保预处理步骤正确。检查模型定义，确保模型期望的输入大小与实际输入数据的大小匹配。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。为了解决这个错误，可以需要检查输入数据的形状和大小是否与模型期望的输入匹配。
【PyTorch】成功解决RuntimeError: shape ‘[-1, 5, 64, 42]‘ is invalid for input of size 655360
创作高质量博文，分享知识，共同进步！
04-06 1万+
🚀【PyTorch实用指南】破解"RuntimeError: shape不匹配"难题！你是否曾因PyTorch中的张量形状问题而困扰？博主带你深究原因，分享独家解决方案！🔍 文中详解了形状不匹配问题的根源，并提供了切实可行的解决思路。💡 博主根据自身经验，分享了具体的解决方案，让你轻松绕过这个坑。🔧 通过本文，你将学会如何正确处理张量维度，避免常见错误，让模型训练更加高效稳定。📖 掌握PyTorch张量处理技巧，深度学习之路更顺畅！#PyTorch #张量形状 #RuntimeError
bug解决：shape [-1, 400] is invalid for input of size 179776
热门推荐
weixin_40945354的博客
06-09 2万+
# 首先是调用Variable、 torch.nn、torch.nn.functional from torch.autograd import Variable # 这一步还没有显式用到variable，但是现在写在这里也没问题，后面会用到 import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Net(nn.Module): # 我们定义网络时一般是继承的torch.nn.Module创建新的子类
BUG 修改：shape ‘[-1, 896]‘ is invalid for input of size 30720
qq_39019359的博客
02-22 2317
shape '[-1, 896]' is invalid for input of size 30720
运行YOLO v9进行分割任务时，出现“RuntimeError: shape ‘[32, 68, -1]‘ is invalid for input of size 268800”错误，已解决
soso2600的博客
03-02 950
问题：配置好路径后，使用YOLO v9进行分割任务时train.py”出现“RuntimeError: shape '[32, 68, -1]' is invalid for input of size 268800”错误。解决方法：使用':/yolov9/segment/train.py'目录下的'train.py'文件，更改数据集、模型等路径后执行分割任务即可解决。执行的是分割任务，使用的是目标检测的训练文件。
RuntimeError: shape '[32, 4, 32, 256]' is invalid for input of size 4194304
03-12
当遇到类似于`shape '[32, 4, 32, 256]' is invalid for input of size 4194304` 的错误时，通常意味着输入张量的实际大小与尝试重塑或操作该张量所指定的目标形状不匹配。 #### 错误分析 此类型的错误可能由多种...
RuntimeError: shape is invalid for input || RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dime
weixin_42319617的博客
05-08 403
torch.cat((feature_cnn, feature_tf),dim=1)，提示说二者高宽不匹配，这里可以根据特征图或模块进行修改，但是有时，这种尺寸不匹配可能是由于模型设计初期的一些假设不再成立所致，比如原来的代码是针对tiny版本设计的，但是加载的模型和预训练都是base版本的，就导致整个尺寸参数设定都不同，这样要改的就很多了，如果是要调通，就先按照预定的tiny版本以适配当前整个代码流程。
PyTorch报错shape ‘[16, 1, 28, 28]‘ is invalid for input of size 6272?尝试设置-1
buptsd的博客
03-31 2万+
reshape()参数固定太死，导致dataloader最后一次迭代获得结果不满足reshape()要求，应该reshape(-1,...)
tensor view 使用与常见报错: shape ‘[4]‘ is invalid for input of size 6 +not compatible x.contiguous().view
ResumeProject的博客
08-08 9332
报错原因 tensor.view()方法可以调整tensor的形状，但必须保证调整前后元素总数一致 tensor.view()方法可以调整tensor的形状， \\ \color{red}但必须保证调整前后元素总数一致 tensor.view()方法可以调整tensor的形状，但必须保证调整前后元素总数一致 view不会修改自身的数据，返回的新tensor与原tensor共享内存，即更改一个，另一个也随之改变。view不会修改自身的数据，返回的新tensor与原tensor共享内存，即更改一个，另一个也随之
【完美解决方案】RuntimeError: shape ‘[2, 3]‘ is invalid for input of size 10
沉淀所学，分享所思，让热爱与成长同行。商务记录AI实战经验，助力开发者快速成长。 热爱AI，希望做出有影响力的技术成果。 技术点亮生活，分享连接价值与机会。 专注AI落地实战，陪你走好技术每一步。
10-14 2万+
这个错误通常出现在处理张量时，当你尝试重塑（reshape）一个张量，而新形状与原始数据的总大小不匹配时发生。本文将详细分析错误发生的原因，并通过代码示例展示如何修复它。关键词：RuntimeError、张量形状、PyTorch、Numpy、reshape、深度学习。是一个常见的张量形状错误，它主要与输入和目标形状的大小不匹配有关。本文通过详细的分析与实际代码示例，展示了如何解决这个问题。希望本文能帮助你更好地理解张量操作，并避免此类错误。
Stable diffusion 训练lora出现报错
2303_79001442的博客
07-05 3697
二：报错 ConnectionError:（‘Connection aborted.',ConnectionResetError(10054,‘远程主机强迫关闭了一个现有的连接。出现这样的问题有可能是因为V2.0版本不允许设置 LoRA文本编码器和Unet的LR不同，我的解决方式是换一个优化器。下载预训练的基础模型到本地，复制模型的地址到红色框内并把黄色框里的文件改为版本相应的。这个应该是项目的BUG，现在的版本还没修复，但是可以绕过它。今天使用kohya_ss训练lora时出现三个报错，下面是解决办法。
解决RuntimeError: shape ‘[64, 19200]‘ is invalid for input of size 1048576
qq_41551022的博客
08-24 3051
意思是所希望x转换的形状与输入形状尺寸不符，x.size(0)=64,即批次的大小，64*64*300不等于1048576，，，所以可以先用1048576/64=128*128，所以想到把64*300改成128*128即可。
pytorch多gpu出现RuntimeError
pywin
06-08 3362
记录一下使用多gpu出现的报错。在一开始的时候，使用的是单gpu能够正常训练和验证，但使用多gpu的时候就会报RuntimeError: shape '[xxx,xxx]' is invalid for input of size xxx错误，查找了一下原因并不是网络结构间的输入输出的shape不对应，而是train和val的batchsize应该都是gpu数量的整数倍。 ...
目标检测：SSD.Pytorch 运行发生的错误
Jcsim~
11-25 3691
RuntimeError: Legacy autograd function with non-static forward method is deprecated 原因：当前的pytorch版本过高，而原代码的版本较低。如果pytorch版本高于1.3会出现该问题。当前版本要求forward过程是静态的，所以需要将原代码进行修改。 解决方法：参考1替换的代码文件地址???? Github 镜像仓库 ???? 源项目地址 ⬇ ⬇ https://gitcode.net/mirrors/sayakba
YOLOv5实战 解决：RuntimeError: shape ‘[1, 3, 32, 32]‘ is invalid for input of size 4096
srh20的博客
02-15 2492
因为我下载的图片是4通道的：通过下面打印出来的结果可知是RGBA四通道的。
shape is invalid for input of size 4096
最新发布
07-20
在 PyTorch 中，`RuntimeError: shape '...' is invalid for input of size 4096` 是一种常见的张量形状错误，通常发生在使用 `view()`、`reshape()` 或其他张量变形函数时，指定的形状与张量的实际元素数量不匹配。...
评论 3
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值