[Pytorch] RuntimeError: size mismatch

에러 메시지 설명

  이 오류는 PyTorch에서 주로 텐서의 크기 불일치로 인해 발생합니다. 즉, 텐서 간의 연산을 수행할 때, 해당 연산이 기대하는 입력 크기와 실제 텐서의 크기가 맞지 않으면 이 오류가 발생합니다. 주로 신경망의 레이어 간의 크기가 일치하지 않거나, 입력 데이터와 레이블의 크기가 맞지 않을 때 발생합니다.

 

발생 원인

• 텐서 크기 불일치: 주로 연산 간 텐서의 크기가 일치하지 않을 때 발생합니다. 예를 들어, 행렬 곱셈에서 한 텐서의 마지막 차원 크기와 다른 텐서의 첫 번째 차원 크기가 맞지 않으면 이 오류가 발생합니다.
  
  • 예: (batch_size, 128) 텐서와 (256, 64) 텐서를 곱하려 할 때 크기 불일치로 인한 오류.
• 네트워크 레이어 크기 불일치: 신경망을 설계할 때, 한 레이어의 출력 크기와 다음 레이어의 입력 크기가 일치하지 않으면 오류가 발생합니다.
  
  • 예: nn.Linear() 레이어를 사용할 때, 입력 크기가 기대 크기와 맞지 않는 경우.
• 입력 데이터와 레이블 크기 불일치: 모델의 출력과 레이블(타겟)의 크기가 맞지 않을 때도 이 오류가 발생할 수 있습니다. 손실 함수는 출력과 레이블의 크기가 일치할 때만 연산을 수행할 수 있습니다.

 

해결 방법

• 텐서 크기 확인: 오류가 발생한 연산에서 텐서들의 크기를 출력하여 문제가 되는 부분을 찾습니다. 각 연산에서 기대하는 크기와 실제 텐서의 크기가 일치하는지 확인하세요.

print(tensor1.shape, tensor2.shape)  # 텐서 크기를 확인

 

• 네트워크 레이어 크기 맞추기: 모델의 각 레이어가 올바른 크기를 입력받고 있는지 확인해야 합니다. nn.Linear() 또는 nn.Conv2d와 같은 레이어에서 입력 크기와 출력 크기를 맞추는 것이 중요합니다. 예를 들어, 입력이 (batch_size, 128)인 경우 nn.Linear(128, output_features)로 설정해야 합니다.

 

• 입력 데이터와 레이블 크기 조정: 출력 크기와 레이블의 크기가 다를 경우, 출력 텐서를 변환하거나 레이블을 조정해야 합니다. 필요에 따라 reshape() 또는 view()를 사용하여 텐서의 크기를 일치시킬 수 있습니다.

output = output.view(-1)  # 출력 텐서의 크기 변경

 

• 디버깅을 위한 크기 출력: 학습 과정 중 출력과 레이블의 크기를 주기적으로 출력하여, 크기 불일치를 조기에 발견할 수 있습니다.

print(output.shape, target.shape)  # 출력과 레이블 크기 확인

 

관련 내용 및 추가 팁

• 이 오류는 주로 신경망의 레이어 간 크기 불일치, 텐서 연산 간의 크기 불일치, 또는 입력 데이터와 타겟의 크기 불일치에서 자주 발생합니다. 특히, 행렬 곱셈, 신경망 레이어 연결에서 자주 나타나는 오류이므로 각 연산에 필요한 크기를 명확히 이해하는 것이 중요합니다​.
• 텐서 연산을 수행하기 전, 각 텐서의 크기를 항상 확인하고 맞춰주는 습관을 기르세요.
• 모델 설계 시, 각 레이어의 입력과 출력 크기가 일치하는지 확인하세요.
• 데이터 전처리 과정에서 입력 데이터와 타겟 레이블의 크기가 맞는지 점검하세요.