The size of tensor a (32) must match the size of tensor b (30) at non-singleton dimension 4

这个错误提示是由于在进行张量操作时，张量a和张量b在非单例维度4上的大小不匹配导致的。张量的维度是指张量的形状，每个维度表示张量在该轴上的大小。在这种情况下，张量a在维度4上的大小为32，而张量b在维度4上的大小为30，两者不匹配。

要解决这个问题，你可以考虑以下几种方法：
1. 调整张量a或张量b的形状，使得它们在维度4上的大小相同。你可以使用reshape操作来改变张量的形状。
2. 检查你的代码逻辑，确保在进行张量操作之前，张量a和张量b的形状是符合你的预期的。
3. 如果你确定在维度4上的大小不匹配是你期望的结果，那么你可以使用适当的操作来处理这种情况，例如使用广播机制来对齐张量的形状。

相关问题

The size of tensor a (30) must match the size of tensor b (32) at non-singleton dimension 0

这个错误提示是因为在进行某个操作时，你传入了两个张量（tensor） a 和 b，它们的形状（shape）不兼容。具体来说，张量 a 在第 0 维的大小是 30，而张量 b 在第 0 维的大小是 32，这两个维度的大小不一样，因此无法进行这个操作。

要解决这个问题，你需要让这两个张量在第 0 维的大小相同。有多种方法可以实现这个目标，具体取决于你的业务逻辑和数据。例如，你可以对其中一个张量进行切片（slice）或者填充（pad）操作，使得它的大小和另一个张量相同。你也可以使用某些函数（例如 torch.cat 或 torch.stack）将它们组合成一个更大的张量，从而使它们的大小相同。

The size of tensor a (4) must match the size of tensor b (32) at non-singleton dimension 1

这个错误提示是由于在进行张量操作时，两个张量的维度不匹配导致的。具体来说，你在进行某个操作时，要求两个张量在某个维度上的大小必须相等，但是实际上它们的大小不同。

解决这个问题的方法有两种：
1. 调整张量的大小，使其在指定维度上的大小相等。你可以使用相关的张量操作函数（如resize、reshape等）来改变张量的形状，使其与另一个张量在指定维度上的大小相匹配。
2. 检查你的代码逻辑，确保在进行张量操作之前，两个张量的大小是一致的。如果你确定两个张量的大小应该相等，那么可能是在之前的操作中出现了错误，导致张量的大小不匹配。

如果你能提供更多关于你的代码和具体操作的信息，我可以给出更具体的帮助。