Pytorch 运行时错误：view 大小与输入张量的大小和步长不兼容（至少一个维度跨越两个连续的子空间）

在本文中，我们将介绍 PyTorch 中关于 view 大小不兼容的运行时错误。我们将讨论该错误的原因、解决方案和示例说明。

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引言

PyTorch 是一个开源的科学计算框架，用于构建神经网络和深度学习模型。在使用 PyTorch 进行模型训练和推理时，可能会遇到各种错误。其中之一就是 RuntimeError: view size is not compatible with input tensor’s size and stride (at least one dimension spans across two contiguous subspaces)。

错误原因

该错误通常发生在尝试改变张量形状时，比如使用 view 函数。

当我们使用 view 函数改变张量形状时，PyTorch 会根据源张量的大小和步长来计算新张量的大小和步长。然而，如果源张量的大小和步长无法被新形状整除，就会出现这个错误。

更具体地说，如果源张量的形状中至少有一个维度跨越了两个连续的子空间，就会导致 view 大小不兼容的错误。

解决方案

解决 view 大小不兼容的错误有几种方法。以下是其中两种常见的解决方案：

1. 使用 contiguous 函数

PyTorch 提供了 contiguous 函数，用于创建源张量的连续副本。使用 contiguous 函数可以解决 view 大小不兼容的错误。

以下是使用 contiguous 函数的示例代码：

import torch

# 创建一个大小为 [2, 3, 4] 的张量
x = torch.randn(2, 3, 4)

# 改变张量形状
y = x.view(6, 4)

# 检查是否出现了 view 大小不兼容的错误
if not y.is_contiguous():
    # 创建源张量的连续副本
    x = x.contiguous()

# 再次尝试改变张量形状
y = x.view(6, 4)

在上面的示例中，我们首先尝试使用 view 函数改变张量形状。然后，我们使用 is_contiguous 函数检查张量是否连续。如果张量不连续，我们使用 contiguous 函数创建连续副本。最后，我们再次尝试使用 view 函数改变张量形状。

2. 使用 reshape 函数

除了使用 contiguous 函数，我们还可以使用 reshape 函数。与 view 函数不同，reshape 函数可以在改变张量形状时自动处理连续性。

以下是使用 reshape 函数的示例代码：

import torch

# 创建一个大小为 [2, 3, 4] 的张量
x = torch.randn(2, 3, 4)

# 改变张量形状
y = x.reshape(6, 4)

在上面的示例中，我们使用 reshape 函数改变张量形状，而无需担心连续性问题。

示例说明

为了更好地理解 view 大小不兼容的错误和解决方案，以下是一个示例说明：

import torch

# 创建一个大小为 [3, 5] 的张量
x = torch.randn(3, 5)

# 改变张量形状
y = x.view(15)

在上面的示例中，我们首先创建一个大小为 [3, 5] 的张量 x。然后，我们尝试使用 view 函数将其形状改变为 [15]。由于源张量的大小无法被目标形状整除，就会出现 view 大小不兼容的错误。

为了解决这个错误，我们可以使用以下两种解决方案之一。

使用 contiguous 函数

我们可以使用 contiguous 函数来创建源张量的连续副本。这样可以确保张量的大小和步长是兼容的。

import torch

x = torch.randn(3, 5)
y = x.contiguous().view(15)

在上面的例子中，我们首先创建了一个大小为 [3, 5] 的张量 x。然后，我们使用 contiguous 函数创建了 x 的连续副本。最后，我们使用 view 函数将张量形状改变为 [15]。

使用 reshape 函数

另一个解决方案是使用 reshape 函数。与 view 函数不同，reshape 函数可以自动处理连续性问题。

import torch

x = torch.randn(3, 5)
y = x.reshape(15)

在上面的例子中，我们使用 reshape 函数将大小为 [3, 5] 的张量 x 的形状改变为 [15]。reshape 函数会自动处理连续性问题，因此不会出现 view 大小不兼容的错误。

使用这些解决方案之一，我们可以避免 RuntimeError: view size is not compatible with input tensor’s size and stride (at least one dimension spans across two contiguous subspaces) 这个错误。

总结

在本文中，我们介绍了 PyTorch 中的 RuntimeError: view size is not compatible with input tensor’s size and stride (at least one dimension spans across two contiguous subspaces) 错误。我们解释了该错误的原因，并提供了两种解决方案：使用 contiguous 函数和使用 reshape 函数。通过遵循这些解决方案，我们可以成功处理 view 大小不兼容的错误。在编写和调试 PyTorch 程序时，了解常见错误并学会解决它们非常重要，这样我们就能更好地利用 PyTorch 的功能进行深度学习研究和开发。