RuntimeError: The size of tensor a (64) must match the size of tensor b (12) at non-singleton dimension 1

该错误是由于张量a和张量b在非单例维度1上的大小不匹配导致的。这通常发生在计算两个张量的运算时，其形状在指定维度上不一致。

解决这个错误的方法是确保两个张量的形状在对应的维度上是一致的。如果需要，可以使用torch.reshape或torch.view来调整张量的形状，使其与另一个张量匹配。

此外，还要检查代码中是否存在其他错误，例如数据加载或数据处理中的错误，这可能导致张量的形状与预期不符。

总结一下解决方法:
1. 检查张量a和张量b在维度1上的大小是否一致。
2. 使用torch.reshape或torch.view调整张量的形状，使其与另一个张量匹配。
3. 检查代码中是否存在其他错误，例如数据加载或数据处理中的错误。
4. 如果需要，可以减小batch_size或使用item()属性获取torch变量的标量值。
5. 在测试阶段添加代码以减少显存使用，如释放不需要的变量等。 <span class="em">1</span><span class="em">2</span>

相关问题

RuntimeError: The size of tensor a (64) must match the size of tensor b (16) at non-singleton dimension 1

这个错误提示表明在某个维度上，两个张量的大小不匹配。可能是因为在进行某些操作时，两个张量的形状不兼容。解决方法可能包括重新调整张量的形状或更改操作以匹配张量的形状。您可以尝试以下解决方法：
1.检查您的代码，确保在进行操作之前，两个张量的形状是相同的。
2.使用PyTorch的view()函数调整张量的形状，以匹配操作的要求。
3.使用PyTorch的expand()函数将张量扩展到所需的形状。
4.如果您使用的是GPU，可以尝试减小batch_size或使用更大的GPU内存。

RuntimeError: The size of tensor a (64) must match the size of tensor b (32) at non-singleton dimension 1

这个错误提示的意思是，你在进行某个操作时，需要两个张量（tensor）在某个维度上的大小相等，但是它们在这个维度上的大小不同。具体来说，这里的张量 a 在第 1 维上的大小为 64，而张量 b 在第 1 维上的大小为 32，因此无法进行操作。

解决这个错误需要检查代码中涉及到这两个张量的操作，确保它们在这个维度上的大小相等。如果你无法确定哪里出了问题，可以尝试打印出这两个张量的大小，以便更好地理解它们之间的差异。