Если вы работаете с PyTorch и столкнулись с ужасной ошибкой «RuntimeError: несоответствие размера», не бойтесь! Эта ошибка возникает, когда размеры матриц, которые вы пытаетесь умножить или выполнить операцию, не совпадают. В этой статье мы рассмотрим несколько способов исправить эту ошибку и обеспечить бесперебойную работу вашего кода.

Метод 1. Проверьте размеры ваших тензоров.
Первый шаг — внимательно изучить размеры ваших тензоров. Сообщение об ошибке предоставляет ценную информацию о размерах задействованных матриц. В вашем случае m1 имеет размеры [1536 x 3], а m2 — [4096 x 101]. Убедитесь, что эти размеры соответствуют предполагаемой операции.

Пример:

import torch
m1 = torch.randn(1536, 3)
m2 = torch.randn(4096, 101)
# Check the dimensions
print(m1.size())  # Output: torch.Size([1536, 3])
print(m2.size())  # Output: torch.Size([4096, 101])

Метод 2: транспонирование тензоров
Если размеры ваших тензоров несовместимы с операцией, которую вы пытаетесь выполнить, вам может потребоваться транспонировать один или оба тензора. Транспонирование тензора меняет его размеры, позволяя правильно их выровнять.

Пример:

import torch
m1 = torch.randn(1536, 3)
m2 = torch.randn(4096, 101)
# Transpose the tensors
m1 = m1.t()  # Transpose m1
m2 = m2.t()  # Transpose m2
# Check the new dimensions
print(m1.size())  # Output: torch.Size([3, 1536])
print(m2.size())  # Output: torch.Size([101, 4096])

Метод 3. Измените форму тензоров
Если транспонирование тензоров не решает проблему, попробуйте изменить их форму. Изменение формы позволяет изменять размеры тензора без изменения его данных. Убедитесь, что новые размеры совместимы с операцией, которую вы хотите выполнить.

Пример:

import torch
m1 = torch.randn(1536, 3)
m2 = torch.randn(4096, 101)
# Reshape the tensors
m1 = m1.view(3, 1536)  # Reshape m1
m2 = m2.view(101, 4096)  # Reshape m2
# Check the new dimensions
print(m1.size())  # Output: torch.Size([3, 1536])
print(m2.size())  # Output: torch.Size([101, 4096])

Метод 4. Используйте функции умножения матриц.
Если вы выполняете умножение матриц, рассмотрите возможность использования функций умножения матриц PyTorch, таких как torch.mm()или torch.matmul(). Эти функции автоматически обеспечивают совместимость размеров.

Пример:

import torch
m1 = torch.randn(1536, 3)
m2 = torch.randn(4096, 101)
# Use matrix multiplication function
result = torch.mm(m1, m2)
# Check the result
print(result.size())  # Output: torch.Size([1536, 101])

Ошибка «RuntimeError: несоответствие размеров» в PyTorch обычно возникает, когда размеры тензоров, участвующих в операции, не совпадают. Тщательно проверяя размеры, транспонируя или изменяя форму тензоров или используя соответствующие функции умножения матриц, вы можете исправить эту ошибку и обеспечить бесперебойную работу вашего кода.