The size of tensor a (64) must match the size of tensor b (3) at non-singleton dimension 1

这个错误的意思是，您正在尝试执行一个需要a和b张量在第1个维度上具有相同大小的操作，但是它们的大小不同。例如，a张量可能具有形状（2, 64, 3），而b张量可能具有形状（2, 3, 3）。在这种情况下，您需要重新调整其中一个张量的大小，使它们在第1个维度具有相同的大小。您可以使用PyTorch的resize()或reshape()函数来完成这项任务。

相关问题

The size of tensor a (3) must match the size of tensor b (64) at non-singleton dimension 1

这个错误通常在使用 PyTorch 进行张量操作时出现，表示两个张量在某个维度上的大小不匹配。具体来说，这个错误信息提示你的张量 a 的第一个维度的大小为 3，而张量 b 的第一个维度的大小为 64，两者不相等。

解决这个问题的方法取决于你的具体情况。如果你想对这两个张量进行某种操作，那么你需要确保它们在相应的维度上具有相同的大小。如果你只是想将它们拼接在一起，你可以使用 PyTorch 中的 `torch.cat` 函数，它可以将多个张量在指定的维度上拼接起来。

举个例子，如果你有两个张量 a 和 b，它们的形状分别为 `(3, 10)` 和 `(64, 10)`，你可以使用以下代码将它们在第一个维度上拼接起来：

import torch

a = torch.randn(3, 10)
b = torch.randn(64, 10)

c = torch.cat([a, b], dim=0)

这将返回一个形状为 `(67, 10)` 的张量 c，其中第一个维度的大小为 3+64=67。

The size of tensor a (64) must match the size of tensor b (256) at non-singleton dimension 3

这个错误通常是由于两个张量在某个维度上的大小不匹配导致的。在这种情况下，您需要检查两个张量的形状，并确保它们在所有维度上都匹配。如果您需要更改张量的形状，可以使用PyTorch中的view()函数。

以下是一个示例，展示如何使用view()函数将一个形状为[64, 1, 28, 28]的张量调整为形状为[64, 784]的张量，以便与另一个形状为[64, 784, 256]的张量匹配：

import torch

a = torch.randn(64, 1, 28, 28)
b = torch.randn(64, 784, 256)

# 将a张量的形状调整为[64, 784]
a = a.view(64, 784)

# 现在a和b在所有维度上都匹配
c = torch.matmul(a, b)