Expected hidden[0] size (1, 16, 128), got [2, 16, 128]

Question

链接如下：https://github.com/DSKSD/RNN-for-Joint-NLU/issues/1
在用rnn编码解码训练模型时出现了问题：Expected hidden[0] size (1, 16, 128), got [2, 16, 128]，请问应该怎么解决呢？

Answer 1

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 以下回答来自chatgpt: 根据错误信息 "Expected hidden[0] size (1, 16, 128), got [2, 16, 128]" ，可以看出是指定的隐藏层的维度和实际上的不一致引起的。具体来说，有可能是在编码过程中要求隐藏层的维度为 (1, 16, 128)，但实际上传入的隐藏层的维度为 (2,16,128)，因此导致了该错误。 解决方案： 第一步：检查代码 首先要检查的是代码中与该错误信息相关的部分，确认是否有定义隐藏层的维度，如果有，检查其是否与期望的大小一致。如果没有，则需要添加一个隐藏层，并指定正确的大小。 第二步：检查数据输入维度 检查数据输入的大小，确认输入特征的维度是否正确。在 RNN 编码解码模型中，输入数据的维度通常是 (batch_size, sequence_length, input_dim)，其中 batch_size 表示批处理大小，sequence_length 表示时间序列长度，input_dim 表示每个时间步的特征维度。因此，需要确认输入数据是否按照这种格式组织。 第三步：检查模型参数的维度 在检查隐藏层大小和输入数据维度之后，还需要检查模型参数是否正确。在使用 RNN 编码解码模型时，需要设置每个 RNN 层的隐藏层大小，通常应该与定义隐藏层大小的值一致。如果不匹配，则需要重新设置。 代码示例： ```python # 定义 RNN 编码器 import torch.nn as nn class EncoderRNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers): super(EncoderRNN, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.embedding = nn.Embedding(input_size, hidden_size) self.gru = nn.GRU(hidden_size, hidden_size, num_layers) def forward(self, input, hidden): embedded = self.embedding(input).view(1, 1, -1) output = embedded for i in range(self.num_layers): output, hidden = self.gru(output, hidden) return output, hidden def initHidden(self): return torch.zeros(self.num_layers, 1, self.hidden_size, device=device) # 定义 RNN 解码器 class DecoderRNN(nn.Module): def __init__(self, hidden_size, output_size, num_layers): super(DecoderRNN, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.embedding = nn.Embedding(output_size, hidden_size) self.gru = nn.GRU(hidden_size, hidden_size, num_layers) self.out = nn.Linear(hidden_size, output_size) self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=1) def forward(self, input, hidden): output = self.embedding(input).view(1, 1, -1) for i in range(self.num_layers): output = F.relu(output) output, hidden = self.gru(output, hidden) output = self.softmax(self.out(output[0])) return output, hidden def initHidden(self): return torch.zeros(self.num_layers, 1, self.hidden_size, device=device) # 设置隐藏层和批处理大小 hidden_size = 128 batch_size = 1 num_layers = 1 # 定义编码器和解码器 encoder = EncoderRNN(input_size, hidden_size, num_layers).to(device) decoder = DecoderRNN(hidden_size, output_size, num_layers).to(device) # 定义输入数据和隐藏层维度 input = torch.tensor([[1, 2, 3]], dtype=torch.long, device=device) hidden = torch.zeros(num_layers, batch_size, hidden_size, device=device) # 运行模型 encoder_output, encoder_hidden = encoder(input, hidden) decoder_input = torch.tensor([[SOS_token]], device=device) # SOS decoder_hidden = encoder_hidden decoder_output, decoder_hidden = decoder(decoder_input, decoder_hidden) ```

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