运行时错误：大小不匹配，m1:[192 x 68]，m2:[1024 x 68]at/opt/conda/conda bld/pytorch\uwork/aten/src/THC/generic/THCTensorMathBlas.cu:268

我遇到了一个无法理解的大小不匹配错误

(Pdb) self.W_di
Linear(in_features=68, out_features=1024, bias=True)
(Pdb) indices.size()
torch.Size([32, 6, 68])
(Pdb) self.W_di(indices)
*** RuntimeError: size mismatch, m1: [192 x 68], m2: [1024 x 68] at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1556653099582/work/aten/src/THC/generic/THCTensorMathBlas.cu:268

为什么会出现不匹配？ 可能是因为我在

前进
中定义权重的方式（而不是
\u init
）

我就是这样定义自己的

def forward(self):

    if self.W_di is None:
        self.W_di_weight = nn.Parameter(torch.randn(mL_n * 2,1024).to(device))
        self.W_di_bias = nn.Parameter(torch.ones(1024).to(device))                  

    self.W_di = nn.Linear(mL_n * 2, 1024)
    self.W_di.weight = self.W_di_weight
    self.W_di.bias = self.W_di_bias

    result = self.W_di(indices)

任何指针都将不胜感激
 请检查我的答案，一般情况下，您可以设置

self.W_di = nn.Linear(mL_n * 2, 68)

或者增加功能。
通常，当您的输入图像未调整到模型的预期大小时，我们在cnn中也会遇到此错误。
我认为您不应该使用
转发
方法创建网络，因为每次运行它时都会重新创建网络（除非您是有意这样做的）。我不确定网络是否能够以这种方式学习。我不完全确定为什么会出现不匹配，但是
192
来自
32 x 6
，这是
索引的前两个维度。我建议您尝试
32 x 6 x 68=13056
作为线性层的
输入功能。你好，Florian，我在
向前
中初始化了它们，目的是：