Pytorch runtimeError“预期矩阵，得到一维，二维张量”答案

【问题标题】：Pytorch runtimeError "matrices expected, got 1D, 2D tensors at"Pytorch runtimeError“预期矩阵，得到一维，二维张量”
【发布时间】：2020-05-23 05:11:29
【问题描述】：

我开始练习Pytorch，尝试使用torch.mm()方法。

下面是我的代码

import torch 
import numpy as np
from torch.autograd import Variable
num_x = np.array([[1.0, 2.0]
                  ,[3.0,4.0]])

tensor_x = torch.from_numpy(num_x)
x = Variable(tensor_x,requires_grad = True)
s = Variable(torch.DoubleTensor([0.01,0.02]),requires_grad = True)
print(s)
s = s.mm(x)
print(s)

很遗憾，出现运行时错误

*RuntimeError                              Traceback (most recent call last)
<ipython-input-58-e8a58ffb2545> in <module>()
      9 s = Variable(torch.DoubleTensor([0.01,0.02]),requires_grad = True)
     10 print(s)
---> 11 s = s.mm(x)
     12 print(s)
RuntimeError: matrices expected, got 1D, 2D tensors at /pytorch/aten/src/TH/generic/THTensorMath.cpp:131*

我该如何解决这个问题。感谢您的回复

【问题讨论】：

你在做矩阵乘法吗？尝试阅读stackoverflow.com/questions/44524901/…

标签： python pytorch runtime-error

【解决方案1】：

尝试reshape，您需要将s 的形状更改为(1,2) 以使matrix multiplication 操作与(2,2) 张量成为可能

>>> s.reshape(1,2).mm(x)
tensor([[0.0700, 0.1000]], dtype=torch.float64, grad_fn=<MmBackward>)

或者在初始化s时给出正确的形状

>>> s = Variable(torch.DoubleTensor([[0.01,0.02]]),requires_grad = True)
>>> s.mm(x)
tensor([[0.0700, 0.1000]], dtype=torch.float64, grad_fn=<MmBackward>)

【讨论】：

【解决方案2】：

左右：

>>> s @ x
tensor([0.0700, 0.1000], dtype=torch.float64, grad_fn=<SqueezeBackward3>)

【讨论】：

虽然此代码可能会回答问题，但提供有关它如何和/或为什么解决问题的额外上下文将提高答案的长期价值。