YOLOV5报错：RuntimeError: The size of tensor a (80) must match the size of tensor b (56) at non-singleton dimension 3

这个错误通常是由于模型权重文件与代码中的模型结构不匹配导致的。解决方法是确保使用的权重文件与代码中的模型结构相匹配。您提供的引用中提供了一个可以解决此问题的权重文件。您可以下载并使用该文件，或者尝试使用与您的模型结构相匹配的其他权重文件。

另外，您可以尝试检查模型结构和输入数据的维度是否正确，以确保它们与权重文件相匹配。

相关问题

上述代码中报错，RuntimeError: The size of tensor a (256) must match the size of tensor b (2048) at non-singleton dimension 2

这个报错是由于两个张量的维度不匹配导致的。张量a的大小是256，而张量b的大小是2048，两者在第二个维度上的大小不一致。

要解决这个问题，你需要确保两个张量的维度匹配。你可以使用PyTorch的函数来改变张量的大小，例如使用`torch.reshape()`或`torch.view()`函数来调整张量的形状，使其与另一个张量的维度匹配。

下面是一个示例，假设你想将张量a的大小从256改变为2048：

import torch

a = torch.randn(256, 10, 20)  # 假设a是一个大小为(256, 10, 20)的张量
b = torch.randn(2048, 10, 20)  # 假设b是一个大小为(2048, 10, 20)的张量

a = a.reshape(2048, 10, 20)  # 使用reshape函数将a的大小改变为(2048, 10, 20)

# 或者使用view函数将a的大小改变为(2048, 10, 20)
# a = a.view(2048, 10, 20)

# 现在，a和b在所有维度上的大小都是一致的，可以进行其他操作了

请注意，这只是一个示例代码片段，具体如何调整张量的形状要根据你的实际需求来决定。你需要根据你的代码逻辑来调整张量的形状，以确保维度匹配。

torch.where 报错 RuntimeError: The size of tensor a (8) must match the size of tensor b (16) at non-singleton dimension 0

torch.where函数是PyTorch中的一个条件选择函数，它根据给定的条件从两个输入张量中选择元素。根据你提供的错误信息，报错信息显示张量a的大小为8，而张量b的大小为16，这两个张量在非单例维度0上的大小不匹配，导致了运行时错误。

为了使用torch.where函数，你需要确保两个输入张量的形状是一致的。在这种情况下，你需要调整张量a或b的形状，使它们在维度0上具有相同的大小。

以下是一种可能的解决方法：

1. 如果你想要在维度0上将张量a或b进行广播以匹配另一个张量的大小，可以使用torch.unsqueeze函数来添加一个维度。例如，如果你想要将张量a进行广播以匹配张量b的大小，可以使用以下代码：
a = torch.unsqueeze(a, 0) # 在维度0上添加一个维度

2. 如果你想要缩小张量b的大小以匹配张量a的大小，可以使用torch.narrow函数来裁剪张量b。例如，如果你想要将张量b裁剪为与张量a相同的大小，可以使用以下代码：
b = torch.narrow(b, 0, 0, a.size(0)) # 在维度0上裁剪张量b

请根据你的具体需求选择适当的方法来解决大小不匹配的问题。记得在使用torch.where函数之前，确保两个输入张量的形状是一致的。