RuntimeError: The size of tensor a (101) must match the size of tensor b (100) at non-singleton dimension 2

这个错误通常表示在进行某些操作时，两个张量的形状不匹配。在这个例子中，张量a的第二维大小为101，而张量b的第二维大小为100，这意味着它们无法在该维度上进行某些操作，如相加或连接。需要检查代码中涉及的张量的形状，并确保它们在进行操作时具有相同的形状。可以尝试使用 PyTorch 中的一些函数，如 torch.reshape() 或 torch.transpose() 来调整张量的形状。

相关问题

RuntimeError: The size of tensor a (50) must match the size of tensor b (100) at non-singleton dimension 1

这个错误提示表明你正在尝试将两个形状不匹配的张量进行运算，具体来说，张量a的大小为50，而张量b的大小为100，在非单例维度1上，它们的尺寸不匹配。

在深度学习中，张量的大小（维度和值）必须匹配才能进行某些操作，比如矩阵乘法、点积等。如果你尝试将两个不匹配的张量进行运算，就会遇到这种错误。

解决这个问题的方法取决于你的具体需求和你正在尝试进行的操作。以下是一些可能的解决方案：

1. **调整张量的形状**：你可以通过调整张量的形状以使其与另一个张量匹配。例如，如果你正在进行矩阵乘法，你可能需要将一个张量的形状从(50, 50)更改为(50, 100)。
2. **使用不同的操作**：如果你不能调整张量的形状以匹配另一个张量，你可能需要选择不同的操作，或者选择一个不要求形状匹配的操作。
3. **检查数据预处理**：如果你正在处理图像数据或其他需要特定形状的数据，请确保你在预处理数据时正确地调整了形状。

为了更具体地帮助你，我需要更多关于你的代码和你正在尝试进行的操作的信息。但是，基于你提供的信息，这些建议应该能够帮助你解决问题。

RuntimeError: The size of tensor a (8) must match the size of tensor b (2) at non-singleton dimension 2

这个错误通常是由于两个张量的形状不匹配导致的。具体来说，张量a和张量b在第2个非单例维度上的大小不同。要解决这个问题，你需要检查你的代码，找出哪些张量在形状上不匹配，并确保它们的形状相同。你可以使用PyTorch的view()函数来调整张量的形状，以确保它们具有相同的形状。如果你不确定哪些张量不匹配，可以使用PyTorch的size()函数来检查它们的形状。例如：

import torch

a = torch.randn(2, 3, 4)
b = torch.randn(2, 8, 4)

if a.size()[2] != b.size()[2]:
    print("Error: The size of tensor a ({}) must match the size of tensor b ({}) at non-singleton dimension 2".format(a.size(), b.size()))