RuntimeError: The size of tensor a (8) must match the size of tensor b (2) at non-singleton dimension 1

这个错误是由于张量a和张量b在非单例维度1上的大小不匹配导致的。在PyTorch中，张量的维度必须匹配才能进行相应的操作。在这种情况下，张量a的大小为8，而张量b的大小为2，它们在维度1上的大小不一致，因此会引发RuntimeError。

要解决这个问题，你可以检查代码中涉及到这两个张量的部分，确保它们在维度1上的大小是一致的。你可以使用torch.Size()函数来获取张量的大小，并使用torch.view()函数来调整张量的大小。

如果你能提供更多的代码或上下文信息，我可以给出更具体的建议。

相关问题

RuntimeError: The size of tensor a (8) must match the size of tensor b (2) at non-singleton dimension 2

这个错误通常是由于两个张量的形状不匹配导致的。具体来说，张量a和张量b在第2个非单例维度上的大小不同。要解决这个问题，你需要检查你的代码，找出哪些张量在形状上不匹配，并确保它们的形状相同。你可以使用PyTorch的view()函数来调整张量的形状，以确保它们具有相同的形状。如果你不确定哪些张量不匹配，可以使用PyTorch的size()函数来检查它们的形状。例如：

import torch

a = torch.randn(2, 3, 4)
b = torch.randn(2, 8, 4)

if a.size()[2] != b.size()[2]:
    print("Error: The size of tensor a ({}) must match the size of tensor b ({}) at non-singleton dimension 2".format(a.size(), b.size()))

RuntimeError: The size of tensor a (8) must match the size of tensor b (325) at non-singleton dimension 2

这个错误提示表明在一个维度上，张量a的大小为8，而张量b的大小为325，它们在这个维度上的大小不匹配。在PyTorch中，两个张量相加时，它们的形状必须完全相同。您需要检查代码中的张量形状是否正确，并确保它们在执行任何操作之前具有相同的形状。您也可以使用PyTorch的广播机制来使两个张量具有相同的形状。