PyTorch ValueError:目标大小(torch.Size([64]))必须与输入大小(torch.Size([15]))相同

这个问题是关于PyTorch的错误提示。PyTorch是一个流行的深度学习框架，用于构建和训练神经网络模型。在这个问题中，错误提示为"ValueError:目标大小(torch.Size([64]))必须与输入大小(torch.Size([15]))相同"，这意味着目标张量的大小与输入张量的大小不匹配。

要解决这个问题，可以采取以下步骤：

1. 检查输入数据的维度：首先，需要检查输入数据的维度是否与模型期望的维度相匹配。输入数据的维度应该与模型的输入层相匹配。
2. 检查目标数据的维度：同样地，需要检查目标数据的维度是否与模型期望的维度相匹配。目标数据的维度应该与模型的输出层相匹配。
3. 调整数据维度：如果输入数据和目标数据的维度不匹配，可以使用PyTorch提供的函数来调整数据的维度，例如torch.reshape()或torch.unsqueeze()。
4. 检查数据加载器：如果使用数据加载器来加载数据，需要确保数据加载器正确地处理数据的维度，并将其传递给模型。
5. 检查模型结构：如果以上步骤都没有解决问题，可能需要检查模型的结构，确保输入和输出层的维度匹配，并且在模型的前向传播函数中正确处理输入和输出的维度。

关于PyTorch的更多信息和帮助，可以参考腾讯云的PyTorch产品介绍页面：腾讯云PyTorch产品介绍。