FNN 模型错误：RuntimeError：张量 a （N） 的大小必须与非单例维度 0 处张量 b （M） 的大小匹配

问：

我在 PyTorch 中为线性回归问题训练了 FNN 模型，保存了该模型，现在尝试通过使用 torch.no_grad（）：来检查我的模型性能。Y_test大小为 [64000 2]，X_Test大小为 [64000 2]。Batch_size = 100。我正在尝试检查我的模型的准确性，每次都归零。无法理解问题。

X_Test = torch.tensor(PA_DATA[:64000,0:2], dtype=torch.float32)
#output
Y_Test =torch.tensor(PA_DATA[:64000,2:4], dtype=torch.float32)
test_dataset = Data.TensorDataset(X_Test, Y_Test)
testloader = DataLoader(test_dataset, batch_size=100, shuffle=False)

loss_func1 = torch.nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.0001)


running_accuracy = 0.0 
running_test_loss = 0.0 
total = 0
with torch.no_grad():
    model.eval()
    for X_Test,T_Val in testloader:
        
        pred = model(X_Test)
        test_loss = loss_func1(pred,Y_Test)
        _, predicted = torch.max(pred.data, 1) 
        running_test_loss += test_loss.item()
        total += Y_Test.size(0)
        running_accuracy += (predicted == Y_Test).sum().item() 
        Test_loss_value = running_test_loss/len(testloader)
        accuracy = (100 * running_accuracy / total) 
        print(accuracy)

有时它显示大小为 a （100） 的误差张量与张量大小 b（2） 不匹配。我尝试了各种方法，但无法计算准确性。

精度 = 0.0
测试损失： 0.001215781958308071

RuntimeError: The size of tensor a (100) must match the size of tensor b (64000) at non-singleton dimension 0