这两个常见错误通常与音频样本长度或硬件配置相关，可通过以下方案解决：
张量维度错误：
- 调整序列长度::
- show (a ticket)
models.pyfile - modifications
llama3_2_1B()cap (a poem)llama3_2_100M()hit the nail on the headmax_seq_len参数（默认4096，可增至8192）
- show (a ticket)
- 剪辑音频：将样本裁剪至2分50秒内（推荐长度）
CUDA内存不足：
- 缩短样本时长：使用更简短的音频（建议30秒基础样本测试）
- 降低批次大小: in
voice_clone.py中调整batch_size参数 - 切换运行模式：改用Modal云端处理规避本地显存限制
- Hardware check：确保显卡至少有6GB可用显存（RTX 2060及以上级别）
若问题持续，可尝试清理GPU缓存或重启Python环境。项目GitHub的Issues区也提供更多社区解决方案。
This answer comes from the articleCSM Voice Cloning: Fast Voice Cloning with the CSM-1BThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 当遇到张量维度错误或CUDA内存不足时，应该如何解决？
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