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。

相关问题

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。

The size of tensor a (10) must match the size of tensor b (128) at non-singleton dimension 1

这个错误通常是因为两个张量的形状不兼容，导致无法执行某些操作。具体地说，错误信息中说，在第1个非单例维度上，张量a的大小为10，而张量b的大小为128，它们的大小不匹配。这意味着你正在尝试执行一个需要两个张量在第1个非单例维度上具有相同大小的操作，但是由于它们的大小不同，所以无法执行。

要解决这个问题，你需要检查代码中使用这两个张量的地方，找出哪个张量的形状不正确。你可以使用 PyTorch 提供的 `size()` 方法来检查张量的形状。例如：

import torch

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

print(a.size())  # 输出 torch.Size([10])
print(b.size())  # 输出 torch.Size([128])

在上面的示例中，我们定义了两个随机张量 `a` 和 `b`，并使用 `size()` 方法打印它们的形状。你应该检查你的代码，查找哪个张量的形状不正确，并找到一个合适的解决方案。你可以通过调整张量的形状或使用其他方法来解决这个问题。