torch CTCCriterion 错误：您必须将批次中每个序列的大小作为张量传递

我计划在 Torch 中实现 CTC 准则用于车牌识别器。我参考了 warp_ctc 中的教程。然而，在训练期间，发生了错误，并出现以下错误消息。

/home/ubuntu/torch/install/bin/luajit: .../ubuntu/torch/install/share/lua/5.1/nnx/CTCCriterion.lua:24: 您必须将批次中每个序列的大小作为张量传递 堆栈回溯: [C]: in function 'assert' .../ubuntu/torch/install/share/lua/5.1/nnx/CTCCriterion.lua:24: in function 'forward'

CTC 准则接收 3 个参数， CTCCriterion:forward(output,label,sizes) 这是我的目标/标签， { 1：CudaTensor - size：24 2：CudaTensor - size：24 3：CudaTensor - size：24 4：CudaTensor - size：24 5：CudaTensor - size：24 6：CudaTensor - size：24 7：CudaTensor - size：24 8：CudaTensor - size：24 9：CudaTensor - size：24 10：CudaTensor - size：24 }

和输出 { 1：CudaTensor - size：24x36 2：CudaTensor - size：24x36 3：CudaTensor - size：24x36 4：CudaTensor - size：24x36 5：CudaTensor - size：24x36 6：CudaTensor - size：24x36 7：CudaTensor - size：24x36 8：CudaTensor - size：24x36 9：CudaTensor - size：24x36 10：CudaTensor - size：24x36 }

批次大小为 24，我假设每个完成的车牌组合最多包含 10 个字符，36 个字符表示字母 a-z，0-9。

我尝试插入值 1、24、36，但每轮训练时出现相同的错误消息。我注意到输出和目标中允许的数据类型是张量类型，而不是表格类型，我尝试进行转换和重塑，但仍然无济于事。