动作识别代码中张量不匹配

Question

这个错误是由于矩阵乘法中的维度不匹配导致的如何修改呢请问
torch.matmul(class_k.transpose(-2, -1), query)
出错的代码行

Answer 1

🕒下午好，题主！目前：🟢[在线]
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📣今日金句：“成功的秘诀在于抓住每一个机会。”** — 亚里士多德

这个错误是由于 torch.matmul(class_k.transpose(-2, -1), query) 中的矩阵维度不匹配导致的。具体来说，矩阵乘法要求第一个矩阵的列数与第二个矩阵的行数相等。你需要确保 class_k.transpose(-2, -1) 的列数与 query 的行数匹配。

解决方法

1. 检查维度：
   首先，检查 class_k 和 query 的维度，确保它们可以进行矩阵乘法。你可以使用 tensor.shape 来查看它们的形状。

   print(class_k.shape)
   print(query.shape)
   

2. 调整维度：
   根据需要调整 class_k 或 query 的维度，使它们匹配。例如，如果 class_k 的形状是 [batch_size, channels, height, width]，你可能需要调整 query 的形状。

3. 示例代码：
   假设 class_k 的形状是 [batch_size, channels, height, width]，而 query 的形状是 [batch_size, height, width, channels]，你可以尝试以下调整：

   class_k_transposed = class_k.transpose(-2, -1)  # 调整 class_k 的维度
   query_reshaped = query.reshape(batch_size, channels, -1)  # 调整 query 的维度
   result = torch.matmul(class_k_transposed, query_reshaped)
   

示例

假设 class_k 的形状是 [5, 512, 8, 1]，而 query 的形状是 [1, 8, 512]，你可以这样调整：

class_k = torch.randn(5, 512, 8, 1)
query = torch.randn(1, 8, 512)

# 调整 class_k 的维度
class_k_transposed = class_k.transpose(-2, -1)  # 变为 [5, 512, 1, 8]

# 调整 query 的维度
query_reshaped = query.reshape(1, 8, 512)  # 保持原样

# 确保维度匹配
result = torch.matmul(class_k_transposed, query_reshaped)
print(result.shape)  # 输出结果的形状

参考资料

• PyTorch Documentation on torch.matmul⁷
• Common Errors and Troubleshooting for torch.matmul⁶

希望这些方法能帮助你解决问题！如果还有其他疑问，随时告诉我。😊