RuntimeError: The size of tensor a (516) must match the size of tensor b (514) at non-singleton dimension 3

这个错误是由于两个张量的尺寸不匹配导致的。在你的代码中，你正在尝试执行一个操作，其中一个张量的尺寸为516，而另一个张量的尺寸为514。在非单例维度3上，这两个张量的尺寸必须匹配。

要解决这个问题，你可以检查你的代码，确保在执行操作之前，两个张量的尺寸是一致的。你可以使用torch.Size()函数来检查张量的尺寸，并使用torch.view()函数来调整张量的尺寸。

如果你能提供更多的代码和上下文信息，我可以给出更具体的建议。

相关问题

RuntimeError: The size of tensor a (3) must match the size of tensor b (28) at non-singleton dimension 3

这个报错通常是由于两个张量在非单例维度上的大小不匹配导致的。解决方法是检查两个张量的形状并确保它们在需要匹配的维度上具有相同的大小。可以使用`torch.Size()`函数检查张量的形状，使用`torch.view()`函数调整张量的形状。例如，如果张量a的形状为(3, 4, 5, 6)，张量b的形状为(2, 3, 4, 28)，则可以使用以下代码将张量b的形状调整为(2, 1, 1, 28)以匹配张量a的形状：

import torch

a = torch.randn(3, 4, 5, 6)
b = torch.randn(2, 3, 4, 28)

if a.shape[0] != b.shape[1]:
    b = b.view(b.shape[0], 1, 1, b.shape[3])

c = torch.matmul(a, b)

RuntimeError: The size of tensor a (1024) must match the size of tensor b (680) at non-singleton dimension 3

这个错误通常发生在运行深度学习模型时，由于输入数据的维度不匹配导致的。在你的情况下，你尝试将两个不同大小的张量进行操作，其中一个维度上的大小不匹配。

要解决这个问题，你可以检查代码中的张量操作和数据维度。确保你的张量在进行操作之前具有相同的维度。可能需要调整输入数据的维度或者对张量进行适当的变换（如重塑、切片等）来使它们匹配。

如果你能提供更多的代码细节，我可以给出更具体的建议。