RuntimeError: The size of tensor a (64) must match the size of tensor b (63) at non-singleton dimension 3

这个错误通常是由于两个张量在进行某种运算时，其中一个张量的尺寸与另一个张量的尺寸不匹配所导致的。在你的情况下，错误信息提示你的一个张量的大小是64，而另一个张量的大小是63，这在第三个非单例维度上不匹配。

要解决这个问题，你需要检查你的代码并找出哪个操作导致了这个错误。你可以使用 PyTorch 的 size() 函数检查张量的大小，并确定哪个维度不匹配。然后，你可以尝试通过调整张量的大小或重新设计你的代码来解决这个问题。

相关问题

RuntimeError: The size of tensor a (64) must match the size of tensor b (32) at non-singleton dimension 0

该错误通常是由于在进行张量操作时，两个张量的形状不匹配而引起的。具体来说，这个错误表示在第0个非单例维度上，张量a的大小为64，而张量b的大小为32，两个张量的大小不匹配。解决这个问题的方法有以下几种：

1.检查代码中的张量操作，确保所有涉及的张量形状都是正确的。

2.检查数据输入，确保输入的张量形状与模型期望的形状相匹配。

3.检查模型结构，确保模型的输入和输出形状与数据输入和输出形状相匹配。

4.如果使用GPU训练模型，可以尝试减小batch_size或者减小模型的大小，以减少显存的使用。

5.如果使用CPU训练模型，可以尝试增加batch_size或者增加模型的大小，以提高计算效率。

以下是一个例子，展示了如何通过改变张量形状来解决这个错误：

import torch

a = torch.randn(64, 10)
b = torch.randn(32, 10)

# 将张量b的形状改为(64, 10)，以匹配张量a的形状
b = b.repeat(2, 1)

c = torch.matmul(a, b.T)

RuntimeError: The size of tensor a (64) must match the size of tensor b (12) at non-singleton dimension 1

该错误是由于张量a和张量b在非单例维度1上的大小不匹配导致的。这通常发生在计算两个张量的运算时，其形状在指定维度上不一致。

解决这个错误的方法是确保两个张量的形状在对应的维度上是一致的。如果需要，可以使用torch.reshape或torch.view来调整张量的形状，使其与另一个张量匹配。

此外，还要检查代码中是否存在其他错误，例如数据加载或数据处理中的错误，这可能导致张量的形状与预期不符。

总结一下解决方法:
1. 检查张量a和张量b在维度1上的大小是否一致。
2. 使用torch.reshape或torch.view调整张量的形状，使其与另一个张量匹配。
3. 检查代码中是否存在其他错误，例如数据加载或数据处理中的错误。
4. 如果需要，可以减小batch_size或使用item()属性获取torch变量的标量值。
5. 在测试阶段添加代码以减少显存使用，如释放不需要的变量等。 <span class="em">1</span><span class="em">2</span>