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在进行张量操作时，两个张量的尺寸不匹配所引起的。在这种情况下，张量 a 的尺寸为 (80)，而张量 b 的尺寸为 (56)。非单例维度 3 的大小必须相等。

要解决这个问题，你可以考虑以下几个方面：
1. 检查你的代码，确保在进行张量操作之前，两个张量的尺寸是匹配的。你可以使用 `.size()` 或 `.shape` 属性来检查张量的尺寸。
2. 如果你确定两个张量的尺寸不匹配，你可能需要调整其中一个张量的尺寸，使其与另一个张量相匹配。可以使用函数如 `torch.reshape()` 或 `torch.view()` 来改变张量的形状。
3. 如果你希望对两个尺寸不同的张量进行某种操作，你可以考虑使用广播（broadcasting）机制。在广播机制中，较小尺寸的张量会被自动扩展为与较大尺寸的张量相匹配，以便进行操作。

相关问题

RuntimeError: The size of tensor a (80) must match the size of tensor b (40) at non-singleton dimension 3

这个报错通常是因为两个张量的形状不匹配导致的。具体来说，张量a在第3个维度上的大小是80，而张量b在第3个维度上的大小是40，两者不匹配，因此会出现这个错误。解决这个问题的方法是确保两个张量在所有维度上的大小都匹配。你可以使用PyTorch中的view()函数来调整张量的形状，或者使用其他方法来确保张量的形状匹配。如果你需要更具体的帮助，请提供更多的上下文信息，例如你的代码和数据形状等。

RuntimeError: The size of tensor a (80) must match the size of tensor b (60) at non-singleton dimension 3

这个错误是由于张量大小不匹配引起的。根据错误信息，张量a的大小为80，而张量b的大小为60，在第3个维度上不匹配。

要解决这个问题，你需要确保张量a和b在所有维度上的大小都相同。你可以使用PyTorch提供的函数来调整张量的大小，如torch.reshape或torch.view。根据你的需求，你可以选择适当的方法来调整张量的大小，以使其与目标张量的大小匹配。

另外，你还可以检查一下数据输入的过程，确保没有发生数据截断或缺失的情况，导致张量大小不匹配。

希望这些信息对你有帮助！如果你还有其他问题，请继续提问。