RuntimeError: The size of tensor a (66) must match the size of tensor b (33) 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。具体来说，张量a在第3个维度上的大小为66，而张量b在第3个维度上的大小为33，因此无法进行操作。要解决这个问题，需要检查代码中涉及到这两个张量的部分，确保它们的形状是一致的。可以使用torch.Size()函数检查张量的形状，使用reshape()函数调整张量的形状。如果两个张量的形状无法匹配，则需要调整其中一个张量的形状，以使它们匹配。

以下是一个例子，假设有两个张量a和b，它们的形状分别为(2, 3, 4, 66)和(2, 3, 4, 33)，代码如下：

import torch

a = torch.randn(2, 3, 4, 66)
b = torch.randn(2, 3, 4, 33)

c = torch.cat((a, b), dim=3) # 这里会出现错误

print(c.shape)

在这个例子中，我们试图将张量a和b在第4个维度上拼接起来，但是由于它们的形状不匹配，会出现上述错误。要解决这个问题，我们可以使用reshape()函数将张量b的形状从(2, 3, 4, 33)调整为(2, 3, 4, 66)，代码如下：

import torch

a = torch.randn(2, 3, 4, 66)
b = torch.randn(2, 3, 4, 33)

b = b.reshape(2, 3, 4, 66) # 将b的形状从(2, 3, 4, 33)调整为(2, 3, 4, 66)

c = torch.cat((a, b), dim=3)

print(c.shape) # 输出：torch.Size([2, 3, 4, 132])

现在，我们成功地将张量a和b在第4个维度上拼接起来了，得到了一个形状为(2, 3, 4, 132)的张量c。