使用Einops rearrange遇维度不匹配错误，求助解决方案

1. 错误原因分析 #

你的输入张量是3维（torch.Size([3, 337, 225])，对应通道数C、高度H、宽度W），但你写的rearrange模式(b1 b2) h w c期望输入是4维张量，这直接导致维度不匹配错误。此外，当前图像高度337无法被2整除，后续拆分时也会触发错误。

2. 具体修正方案 #

步骤1：调整图像尺寸，确保可被分块参数整除 #

修改Resize操作，将图像调整为高度和宽度能被b1=2、b2=2整除的尺寸，比如(336, 224)：

process = transforms.Compose([
    transforms.Resize((336, 224)),  # 336=2*168，224=2*112
    transforms.ToTensor()
])

步骤2：修正Einops的rearrange模式 #

根据输入张量的3维格式（C, H, W），调整模式以匹配维度，同时实现2x2分块拼接的需求：

from einops import rearrange

cat = Image.open('cat.jpeg').convert('RGB')
cat = process(cat)

# 模式解析：将Cx(b1*h)x(b2*w) 重组为 (b1*h)x(b2*w)xC
result = rearrange(cat, 'c (b1 h) (b2 w) -> (b1 h) (b2 w) c', b1=2, b2=2)

3. 模式解释 #

• 输入模式c (b1 h) (b2 w)：对应输入张量的3个维度，其中高度H被拆分为b1（分块行数）和h（单块高度）的乘积，宽度W被拆分为b2（分块列数）和w（单块宽度）的乘积。
• 输出模式(b1 h) (b2 w) c：将分块按行拼接成新的高度b1*h，按列拼接成新的宽度b2*w，同时将通道维度移到最后（符合PIL图像的HxWxC格式）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Manu Dwivedi