RuntimeError: The size of tensor a (40) must match the size of tensor b (64) at non-singleton dimension 3

这个错误通常是由于两个张量的形状不匹配导致的。在你的情况下，两个张量a和b在第3个维度上的大小不同，a是40，而b是64。你需要确保在进行操作时，两个张量的形状是相同的，或者你需要调整它们的形状以匹配。你可以使用PyTorch中的`view()`函数改变张量的形状，或者使用其他的重塑函数，例如`reshape()`。如果你希望更进一步的帮助，请提供更多的上下文和代码。

相关问题

RuntimeError: The size of tensor a (64) must match the size of tensor b (40) at non-singleton dimension 1

出现"RuntimeError: The size of tensor a (64) must match the size of tensor b (40) at non-singleton dimension 1"错误是因为你的两个张量在维度1上的大小不匹配。为了解决这个问题，你可以尝试调整两个张量的维度，使它们在维度1上的大小相同。

一个简单的解决办法是使用torch.unsqueeze()函数来增加张量的维度，并使用torch.expand()函数来扩展张量的大小，使其与另一个张量的大小相匹配。例如，你可以使用以下代码来解决这个问题：

cond = cond.unsqueeze(1).expand(64, 40)
这将使cond的维度从[64]扩展为[64, 1]，然后通过expand()函数将其扩展为[64, 40]，以匹配另一个张量的大小。

请注意，这只是一个粗暴简单的解决办法。根据你的具体情况，可能需要根据实际需求来调整张量的维度和大小。

RuntimeError: The size of tensor a (80) must match the size of tensor b (40) at non-singleton dimension 3

这个报错通常是因为两个张量的形状不匹配导致的。具体来说，张量a在第3个维度上的大小是80，而张量b在第3个维度上的大小是40，两者不匹配，因此会出现这个错误。解决这个问题的方法是确保两个张量在所有维度上的大小都匹配。你可以使用PyTorch中的view()函数来调整张量的形状，或者使用其他方法来确保张量的形状匹配。如果你需要更具体的帮助，请提供更多的上下文信息，例如你的代码和数据形状等。