RuntimeError: inconsistent tensor size at /Users/soumith/code/builder/wheel/p...

他改变了中国

在numpy中，我可以像这样做一个简单的矩阵乘法:

1. a = numpy.arange(2*3).reshape(3,2)
   
2. b = numpy.arange(2).reshape(2,1)
   
3. print(a)
   
4. print(b)
   
5. print(a.dot(b))

复制代码

然而，当我尝试用pytorch张量时，这是行不通的:

1. a = torch.Tensor([[1, 2, 3], [1, 2, 3]]).view(-1, 2)
   
2. b = torch.Tensor([[2, 1]]).view(2, -1)
   
3. print(a)
   
4. print(a.size())
   
5. 
   
6. print(b)
   
7. print(b.size())
   
8. 
   
9. print(torch.dot(a, b))

复制代码

这段代码抛出以下错误:
RuntimeError: inconsistent tensor size at /Users/soumith/code/builder/wheel/pytorch-src/torch/lib/TH/generic/THTensorMath.c:503

天使与魔鬼

使用下面代码

1. torch.mm(a,b)

复制代码

torch.dot()与np.dot()的行为不同。具体来说，torch.dot()将a和b都视为1D向量(不管它们最初的形状如何)，并计算它们的内积。这个错误被抛出，因为这个行为使得a是长度为6的向量而b是长度为2的向量;因此它们的内积无法计算。对于PyTorch的矩阵乘法，使用torch.mm()。相反，Numpy的np.dot()更灵活;它计算一维数组的内积，并对二维arra执行矩阵乘法

lovelylucky

收到收到

令狐少侠

搞定了，3q

上条把妹之手

原来是这样=-=