怎么解决RuntimeError: The size of tensor a (1010) must match the size of tensor b (15) at non-singleton dimension 2

您遇到的RuntimeError错误是由于两个张量在非单一维度2上的大小不匹配造成的。要解决这个问题，您需要确保两个张量的形状在该维度上相同。您可以使用torch.unsqueeze()函数来调整张量的形状，或者使用torch.view()函数重新调整张量的大小。

以下是一种可能的解决方法：

import torch

# 假设a和b是您要比较大小的两个张量
a = torch.randn(10, 10, 1010)
b = torch.randn(10,10, 15)

# 检查张量大小是否匹配
if a.size(2) != b.size(2):
    # 调整张量形状
    if a.size(2) < b.size(2):
        a = torch.cat([a, torch.zeros(a.size(0), a.size(1), b.size(2) - a.size(2))], dim=2)
    else:
        b = torch.cat([b, torch.zeros(b.size(0), b.size(1), a.size(2) - b.size(2))], dim=2)

# 进行其他操作...

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RuntimeError: The size of tensor a (1010) must match the size of tensor b (15) at non-singleton dimension 2

这个错误是因为你的张量 a 和张量 b 在第二个维度上的大小不匹配。张量 a 的大小是1010，而张量 b 的大小是15。为了使它们的大小匹配，你需要调整张量的形状或重新定义它们。

如果你想调整张量的形状，你可以使用 PyTorch 的 `view` 方法来改变张量的维度。例如，你可以尝试将张量 a 调整为与张量 b 相同的形状，可以使用以下代码：

a = a.view(a.size(0), a.size(1), b.size(2))

如果你想重新定义张量的大小，你可以使用 PyTorch 的 `resize_` 方法来改变张量的大小。例如，你可以尝试将张量 a 重新定义为与张量 b 相同的大小，可以使用以下代码：

a.resize_(b.size())

请注意，在这两种情况下，你需要确保调整或重新定义张量的操作是合理和符合你的需求的。

RuntimeError: The size of tensor a (16) must match the size of tensor b (15) at non-singleton dimension 1

这个错误通常是因为两个tensor在进行某些操作时维度不匹配导致的。您需要检查代码并确保您正在执行的操作是符合tensor尺寸的要求的。您还可以尝试将tensor的尺寸调整为匹配。如果您需要更多帮助，请提供更多上下文，以便我可以更好地帮助您解决这个问题。