딥러닝 모델을 구축하면서 내가 오류가 나왔던 부분인데,, 음 내 상황은 일단 모델 학습 시에 batch_size를 설정하고 그만큼 계속 받으려는데 batch_size에 input data가 딱 나눠떨어지지 않아서 받는 사이즈가 틀렸다고 계속 나왔다 ㅋㅋㅋ ㅠㅠ ㅋ,,, embedding = self.embedding(ids).reshape(cfg['batch_size'], N) 약간 이런 코드로 썼는데 batch_size만큼 input이 크지 않아서 계속 오류가 떴다 흐으으음 이때 try~catch문으로 사이즈 조절할 수 있게 하거나 찾아보니까 transforms.Resize하는 방법도 있다는데 좀 더 방법이 생기면 추가해야겠다