Pytorch中报错RuntimeError: The size of tensor a (60) must match the size of tensor b (56)

霆霆的程序员驿站

已于 2022-04-13 15:17:28 修改

阅读量2.2w

点赞数 108

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： YOLOV5学习文章标签：机器学习深度学习 pytorch opencv

于 2022-04-01 23:30:25 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_43108889/article/details/123910494

YOLOV5中报错：RuntimeError: The size of tensor a (60) must match the size of tensor b (56) at non-singleton dimension 3

YOLOV5

最近在学习YOLOV5的时候，刚开始遇到了如下的问题：

RuntimeError: The size of tensor a (60) must match the size of tensor b (56) at non-singLeton dimension 3

原因分析：

这可能是因为5.0的工程下载了个6.1的模型，所以不匹配

解决方案：

最低0.47元/天解锁文章

200万优质内容无限畅学

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

霆霆的程序员驿站

关注关注

108
点赞
踩
99

收藏

觉得还不错? 一键收藏
40
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

PyTorch RuntimeError: 张量 a 的大小必须与张量 b 的大小在非单例维度上匹配

PzBlockchain的博客

09-24

5160

错误信息 “The size of tensor a must match the size of tensor b at non-singleton dimension” 提示我们，在进行某个操作时，张量 a 和张量 b 的尺寸在非单例维度上必须相匹配。将张量 a 的尺寸从 (3,) 调整为 (3, 1)，以便与张量 b 的尺寸 (3, 1) 在非单例维度上匹配。解决方法是确保参与计算的张量具有相同的尺寸。在这个示例中，我们有一个形状为 (2, 3) 的输入张量 a 和一个形状为 (3,) 的张量 b。

RuntimeError: The size of tensor a (20) must match the size of tensor b (10) at non- singleton dime

优快云精品推荐

08-04

4601

使用 `PyG` 搭建 `GCN` 实现链路预测任务时，出现了如下问题 `RuntimeError: The size of tensor a (20) must match the size of tensor b (10) at non- singleton dimension 2`

40 条评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

AttributeError: Can‘t get attribute ‘SPPF‘....和RuntimeError: The size of tensor a (60) must match...

weixin_45961752的博客

04-23

1290

1.运行YOLOv5出现报错：AttributeError: Can‘t get attribute ‘SPPF‘ on ＜module ‘models.common‘ from ‘H:\yolov5-5.0\models\2.运行YOLOv5出现报错：RuntimeError: The size of tensor a (60) must match the size of tensor b (56) at non-singLeton dimension 3。

【已解决】RuntimeError: The size of tensor a (60) must match the size of tensor b (56) at non-singleton

热门推荐

weixin_44363167的博客

03-20

5万+

【pytorch错误】RuntimeError: The size of tensor a (80) must match the size of tensor b (56) at non-singleton dimension 3

RuntimeError: The size of tensor a (80) must match the size of tensor b (56) at non-singleto解决方法

m0_52679474的博客

09-27

2677

我这边已经下好而且跑完了，有偷懒的同学可以直接从网盘下载，包含yolov5s.pt，yolov5m.pt，yolov5l.pt和yolov5x.pt 这几个权重文件只是v5 5.0版本的，别的版本能不能用我不知道。对于官网下载慢的问题，建议右键要下载的文件 --- 复制链接 --- 在迅雷新建下载任务，相比于Edge几十kb的下载速度，迅雷几百kb还是下载的比较快的。如果你的迅雷下载到一半下载速度卡住了，可以试用一下1min的会员加速，十几秒就下完了hh。--来自百度网盘超级会员V4的分享。

Pytorch多标签损失函数MultiLabelSoftMarginLoss报错RuntimeError: The size of tensor a (128) must match the size

Hello Word!

06-16

7761

代码： import torch.nn as nn criterion = nn.MultiLabelSoftMarginLoss(weight=w) # train on celeba train set and lfwa train set train_dataset = CelebA(args.data, 'train_40_att_list.txt', transforms.Compose([ transforms.Resize((250, 250)), transforms.Ran

RuntimeError: The size of tensor a (96) must match the size of tensor b (95) at non-singleton dimens

网瘾少年康复中心

03-30

2万+

复现PSMNet时候出现的bug。出错在output = model(imgL,imgR) 一开始以为左右两图维度不一致。换成output = model(imgR,imgR)之后依旧报错翻墙查阅pytorch资料 If two tensors x, y are “broadcastable”, the resulting tensor size is calcul

Pytorch报错解决：The size of tensor a (4) must match the size of tensor b (3) at non-singleton dimensio

qq_40481602的博客

06-29

3万+

pytorch报错解决：RuntimeError: The size of tensor a (4) must match the size of tensor b (3) at non-singleton dimension 0. 使用PIL.Image读取图像时得到RGBA四个通道，.convert("RGB")转化三通道无效？

RuntimeError: The expanded size of the tensor must match the existing size at non-singleton dimensio

优快云精品推荐

01-20

5500

解决的方法也很容易，只需要保证两个维度一致即可，这里我是搭建PyG任务出现的维度不一致，所以可能和小伙伴们遇到的情况不太相同，所以解决方法可能不一样，你要保证这个函数的输入维度一致即可。进行聚合邻居时出现问题，报错的原因也是也很简单，就是维度不匹配，因为输入的维度我们采用了自环维度变成了【13264】，而聚合的索引维度为【10556】。对于其它方式出现这种报错的，你们要检查函数的输入维度进行进一步排错。使用PyG搭建GCN网络时使用。

解决yolov5 模型运行detect 报错的问题

m0_51816252的博客

06-08

7067

本文主要解决了 Can't get attribute 'SPPF' on

【Runtimeerror】解决张量维度不匹配报错信息

qq_54708219的博客

03-25

7616

【Runtimeerror】解决张量维度不匹配报错信息

报错解决——RuntimeError: The size of tensor a (4) must match the size of tensor b (3) at non-singleton

Williamcsj的博客

07-12

8176

RuntimeError: The size of tensor a (4) must match the size of tensor b (3) at non-singleton dimension 0

yolov5中报错记录

ngziiim的博客

05-06

1274

1.AttributeError: Cant get attribute SPPF on module models.common 解决方案是：去Tags6里面的model/common.py里面去找到这个SPPF的类,把它拷过来到你这个Tags5的model/common.py里面,这样你的代码就也有这个类了,还要引入一个warnings包就行了！有的同学找不到SPPF这个类，那我现在直接粘贴在这里，你们只需要复制到你们的common.py里面即可，记得把import warnings放在上面去：

yolov5安装过程遇到的问题

qq_43853961的博客

10-31

838

yolov5安装过程遇到的问题

DRealSR运行中遇到The size of tensor a (360) must match the size of tensor b (361) at non-singleton dimens

程序员养成之路的博客

03-09

1380

DRealSR代码运行解决。

深度学习中训练时候遇到这些错误 RuntimeError、IndexError、ValueError如何解决

m0_63669388的博客

07-17

5473

RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should be the same CUDA error: device-side assert triggeredRuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, The size of tensor a (5) must match the size of

报错输入维度不匹配

m0_63564748的博客

10-28

1929

报错输入维度不匹配

runtimeerror: the size of tensor a (4) must match the size of tensor b (3) a

04-30

在PyTorch中，出现“runtimeerror: the size of tensor a (4) must match the size of tensor b (3) a”这个错误一般是由于两个张量（a和b）在进行运算时，尺寸不匹配引起的。在这里，张量a的尺寸为4，而张量b的尺寸为3，因此无法直接运算。要解决这个问题，有两种可能的方案。一种是调整张量a或者张量b的尺寸，使得它们在进行运算时尺寸匹配。例如，可以通过重塑（reshape）或者切片（slice）的方式，改变张量的形状或者大小，使得它们在维度上匹配。这里需要注意的是，调整尺寸时要确保张量元素的总数不变，否则计算结果就会出现错误。另一种解决方法是使用广播（broadcasting）机制。广播是指在进行运算时，将一个张量沿着某个维度上重复（或者缩小）多次，使得张量的尺寸匹配，从而可以进行运算。在PyTorch中，可以通过使用广播操作符（例如加法‘+’）实现自动广播，不需要手动重塑张量，代码也更为简洁。最后，需要注意的是，每个函数在执行之前都会检查输入张量的尺寸是否匹配，如果不匹配则会导致运行时错误。因此，在编写程序时应该注意输入张量的尺寸是否符合函数要求，避免出现尺寸不匹配的错误。