The size of tensor a (123) must match the size of tensor b (256) at non-singleton dimension 1

这个错误提示是 PyTorch 给出的，它表示在进行某个操作时，两个 tensor 的形状不匹配。具体来说，tensor a 在第 1 维的大小是 123，而 tensor b 在第 1 维的大小是 256，这两个大小不一致，因此无法进行操作。

解决这个问题的方法是调整 tensor 的形状，使得它们在需要匹配的维度上的大小一致。具体的调整方法要根据具体的操作和数据形状来确定。

相关问题

The size of tensor a (784) must match the size of tensor b (256) at non-singleton dimension 1

这错误提示通常出现在PyTorch中，它表示在进行某些操作时，两个张量的形状不兼容。在这种情况下，张量a的形状为(784,)，而张量b的形状为(256,)，它们在第1个非单例维上的大小不匹配。要解决此问题，您需要调整其中一个张量的形状，以使它们在操作所需的所有维度上的大小匹配。您可以使用PyTorch中的reshape()函数来调整张量的形状。

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)