解决：RuntimeError: Mismatch in shape: grad_output[0] has a shape of torch.Size([1]) and output[0] has

于 2024-06-18 11:28:25 发布
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解决：RuntimeError: Mismatch in shape: grad_output[0] has a shape of torch.Size([1]) and output[0] has a shape of torch.Size([])

解决方法：
找到代码中有无该句

one = torch.FloatTensor([1])

将其替换为

one = torch.tensor(1, dtype=torch.float)
RuntimeError: Mismatch in shape: grad_output[0] has a shape of torch.Size([1]) and output[0]...
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pytorch--(MisMatch in shape & invalid index of a 0-dim tensor)
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Mismatch in shape: grad_output[0] has a shape of torch.Size([2]) and output[0] has a shape of torch.
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问题一：数据预处理 Cocodetection读取数据集 pytorch源码分析之torch.utils.data.Dataset类和torch.utils.data.DataLoader类 pytorch Dataloader Sampler参数深入理解 参考transform： 示例：https://www.cnblogs.com/mengfu188/p/13561693.html 文档：https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/torchvis
RuntimeError: Mismatch in shape: grad_output[0] has a shape of torch.Size([1, 3, 32, 32]) and output[0] has a shape of torch.Size([]).
07-28
在你的情况下，`grad_output[0]` 的形状是 `[1, 3, 32, 32]`，而 `output[0]` 的形状是 `[]`（空形状）。这种形状不匹配导致了错误的发生。 为了解决这个问题，你可以检查你的代码，特别是与梯度计算相关的部分，...
def compute_gradient_penalty(D, real_samples, fake_samples): """Calculates the gradient penalty loss for WGAN GP""" # Random weight term for interpolation between real and fake samples alpha = Tensor(np.random.random((real_samples.size(0), 1, 1))) # Get random interpolation between real and fake samples interpolates = (alpha * real_samples + ((1 - alpha) * fake_samples)).requires_grad_(True) d_interpolates = D(interpolates) fake = Variable(Tensor(real_samples.shape[0], 1).fill_(1.0), requires_grad=False) # Get gradient w.r.t. interpolates gradients = autograd.grad( outputs=d_interpolates, inputs=interpolates, grad_outputs=fake, create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True, )[0] gradients = gradients.view(gradients.size(0), -1) gradient_penalty = ((gradients.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() return gradient_penalty，但发生如下错误RuntimeError: Mismatch in shape: grad_output[0] has a shape of torch.Size([4, 1]) and output[0] has a shape of torch.Size([16, 1]).
最新发布
03-29
用户遇到的错误是RuntimeError，指出grad_output[0]的形状是torch.Size([4, 1])，而output[0]的形状是torch.Size([16, 1])。这说明在自动求导时，梯度的输出和输入的维度不匹配。 接下来，我需要检查代码中可能引起...
Traceback (most recent call last): File "E:\BaiduNetdiskDownload\UNet_Demo\UNet_Demo\predict.py", line 17, in <module> unet = Unet() File "E:\BaiduNetdiskDownload\UNet_Demo\UNet_Demo\unet.py", line 79, in __init__ self.generate() File "E:\BaiduNetdiskDownload\UNet_Demo\UNet_Demo\unet.py", line 90, in generate self.net.load_state_dict(torch.load(self.model_path, map_location=device)) File "E:\Software\anaconda3\envs\JXW\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 2189, in load_state_dict raise RuntimeError(&#39;Error(s) in loading state_dict for {}:\n\t{}&#39;.format( RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Unet: size mismatch for final.weight: copying a param with shape torch.Size([2, 64, 1, 1]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([10, 64, 1, 1]). size mismatch for final.bias: copying a param with shape torch.Size([2]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([10]).
03-15
当使用`model.load_state_dict(torch.load(checkpoint_file))`加载模型时，若报错`size mismatch`，通常是因为**预训练模型的参数形状与当前模型的对应层不匹配**。常见原因包括： 1. **网络结构调整**：修改了层...
optimizer: AdamW(lr=0.0001, momentum=0.937) with parameter groups 113 weight(decay=0.0), 138 weight(decay=0.05468750000000001), 134 bias(decay=0.0) Image sizes 640 train, 640 val Using 8 dataloader workers Logging results to runs\detect\train10 Starting training for 600 epochs... Epoch GPU_mem box_loss cls_loss dfl_loss Instances Size 0%| | 0/82 [00:00<?, ?it/s]CARA_Block input shape: torch.Size([14, 64, 80, 80]) CARA_Block output shape: torch.Size([14, 64, 80, 80]) CARA_Block input shape: torch.Size([14, 128, 40, 40]) CARA_Block output shape: torch.Size([14, 128, 40, 40]) CARA_Block input shape: torch.Size([14, 256, 20, 20]) CARA_Block output shape: torch.Size([14, 256, 20, 20]) 0%| | 0/82 [00:01<?, ?it/s] Traceback (most recent call last): File "E:\WanHua Industria Parkl\code\YOLOv11\newmodels\traincus.py", line 8, in <module> model.train( File "D:\Anaconda\lib\site-packages\ultralytics\engine\model.py", line 810, in train self.trainer.train() File "D:\Anaconda\lib\site-packages\ultralytics\engine\trainer.py", line 208, in train self._do_train(world_size) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\ultralytics\engine\trainer.py", line 393, in _do_train self.optimizer_step() File "D:\Anaconda\lib\site-packages\ultralytics\engine\trainer.py", line 599, in optimizer_step self.ema.update(self.model) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\ultralytics\utils\torch_utils.py", line 544, in update v += (1 - d) * msd[k].detach() RuntimeError: The size of tensor a (32) must match the size of tensor b (80) at non-singleton dimension 3
03-15
好的，我现在遇到了PyTorch训练中的RuntimeError，提示张量尺寸不匹配，具体是"The size of tensor a (32) must match the size of tensor b (80)"。这让我有点困惑，需要仔细分析可能的原因和解决方法。 首先，...
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IndexError: shape mismatch: indexing tensors could not be broadcast together with shapes [2], [3]
blueblood7的专栏
05-09 2080
import torch a = torch.randn(3,5) print(a) # 下行会有错误 IndexError: shape mismatch: indexing tensors could not be broadcast together with shapes [2], [3] #b = a[[0,2],[1,3,4]] # 改成 b = a[[0,2],:][:,[1,3,4]] print(b) 输出是： tensor([[ 0.3627, -0.7073, -0.39.
torch.shape 输出： torch.Size([3]) 与 torch.Size([])各自的实现方式
nyist_yangguang的博客
05-02 4098
from __future__ import print_function from torch.autograd import Variable as V import torch as t a=t.tensor(1,dtype=t.float) print(a,a.shape,a.dtype) b=V(t.tensor([1,1,1])) print(b,b.shape,b.dtype)
size mismatch for embedding_layer.weight: copying a param with shape torch.Size([X, X])，加载模型出错！！！
weixin_45681937的博客
11-03 2483
pytorch模型加载错误，维度不同（单词字典个数不同）
Python中torch.autograd.backward详解
qq_43409827的博客
03-01 757
https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/11549631.html
cuda8.0环境下安装DGL
qq_36228172的博客
04-03 2057
在DGLv0.3及之后的版本中，将cpu和gpu版本分开了，而在安装gpu版本时仅支持cuda9.0和10.0。因此可以选择安装DGLv2.0： pip install dgl==0.2
python处理输入错误_pytorch数据预处理错误的解决
weixin_39538847的博客
12-08 466
出错：Traceback (most recent call last):File "train.py", line 305, in train_model(model_conv, criterion, optimizer_conv, exp_lr_scheduler)File "train.py", line 145, in train_modelfor inputs, age_labels, ...
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Pytorch高版本1.0跑程序出现的几个错误错误 output with shape [1, 28, 28] doesn't match the broadcast shape [3, 28, 28]错误 NotADirectoryError: [WinError 267] 目录名称无效。错误 Expected object of scalar type Long but got scalar ...
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