The size of tensor a (128) must match the size of tensor b (64) at non-singleton dimension 1

这个错误提示是由于在进行某些操作时，两个张量的形状不匹配导致的。具体来说，这里的张量 a 和 b 在第 1 维的大小不同，因此无法进行某些操作。要解决这个问题，需要将张量 a 和 b 的形状调整为相同的。

可以使用 PyTorch 中的 reshape() 函数来调整张量的形状。例如，如果张量 a 的形状为 (128, 10) ，张量 b 的形状为 (64, 10)，则可以使用以下代码将张量 a 调整为 (64, 20)：

a = a.reshape(64, 20)

这样就可以使得张量 a 和 b 在第 1 维的大小相同了。

相关问题

RuntimeError: The size of tensor a (128) must match the size of tensor b (64) at non-singleton dimension 1

这个错误提示表明在进行某个操作时，两个张量的维度不匹配。具体来说，张量a在第1个非单例维度上的大小为128，而张量b在同一维度上的大小为64，两者不匹配，因此会出现这个错误。

解决方法是检查代码中涉及到这两个张量的操作，确保它们的维度匹配。可以使用PyTorch提供的一些函数来调整张量的大小，例如view()、reshape()等。

以下是一个例子，假设我们有两个张量a和b，其中a的大小为(128, 10)，b的大小为(64, 10)，我们想要将它们相加：

import torch

a = torch.randn(128, 10)
b = torch.randn(64, 10)

# 将b的大小调整为(128, 10)，使得它们在第1个非单例维度上的大小相同
b = b.repeat(2, 1)

# 现在a和b在第1个非单例维度上的大小相同，可以相加
c = a + b

The size of tensor a (128) must match the size of tensor b (32) at non-singleton dimension 1

这是一个关于张量操作（Tensor operations）的错误消息。在深度学习和机器学习框架如PyTorch或TensorFlow中，当我们尝试对两个张量做元素级别的运算，比如相加、相乘等，如果它们在某些维度上的大小（shape）不匹配，就会抛出这样的错误。在这个例子中，tensor a的第1维（dimension 1）大小是128，而tensor b的第1维大小是32，这意味着这两个张量在尺寸上在非单个（non-singleton）维度不一致。

为了正确地执行操作，两个张量在该维度上的形状需要兼容，通常意味着它们要么都是一维的（在这种情况下长度可以不同），要么在该维度上都有相同的数值。如果你试图在一个二阶张量（形状如[batch_size, feature_size]）和另一个同样维度的张量做运算，batch_size部分需要相等，但feature_size的部分（这里是128和32的不匹配）则需要调整其中一个的shape，可能是通过padding、截断或重新排列数据。