关于#Runtime#的问题，如何解决？


import math
import torch
import torch.nn as nn

class PositionalEncoding(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, max_len=5000):
        super().__init__()
        self.pos_encoding = torch.zeros(max_len, d_model)
        position = torch.arange(0, max_len, dtype=torch.float).unsqueeze(1)
        div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2).float() * (-math.log(10000.0) / d_model))
        self.pos_encoding[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)
        self.pos_encoding[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)
        self.pos_encoding = self.pos_encoding.unsqueeze(0).transpose(0, 1)

    def forward(self, x):
**        return x + self.pos_encoding[:x.size(0), :]####**

class TransformerModel(nn.Module):
    def __init__(self, output_len, d_model=128, nhead=4, num_encoder_layers=3):
        super().__init__()

        self.pos_encoder = PositionalEncoding(d_model=d_model)
        encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead)
        self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(encoder_layer=encoder_layer,
                                                         num_layers=num_encoder_layers)

        self.fc1 = nn.Linear(d_model, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, output_len)
        self.output_cnt = output_len

    def forward(self, x):
        x = x.permute(2, 0, 1)
       ** x = self.pos_encoder(x)####**
        x = self.transformer_encoder(x)
        x = x.permute(1, 0, 2)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc1(x)
        x = self.fc2(x)
        if self.output_cnt == 1:
            x = x.squeeze(dim=-1)
        return x

def GetNbaIotModel(output_len):
    model = TransformerModel(output_len)
    return model

RuntimeError: The size of tensor a (23) must match the size of tensor b (128) at non-singleton dimension 2
求老哥解决这个问题，已经困扰很久了，文中标记的地方就是出错的地方

这个错误通常是由于输入张量的维度不匹配导致的。在这个代码中，错误可能是由于输入张量的大小与模型期望的大小不匹配导致的。

具体来说，可能是输入张量的第一个维度大小（即序列长度）小于模型中的最大序列长度。可以尝试增加输入张量的大小或减小模型中的最大序列长度来解决这个问题。