The size of tensor a (64) must match the size of tensor b (256) at non-singleton dimension 3

这个错误通常是由于两个张量在某个维度上的大小不匹配导致的。在这种情况下，您需要检查两个张量的形状，并确保它们在所有维度上都匹配。如果您需要更改张量的形状，可以使用PyTorch中的view()函数。

以下是一个示例，展示如何使用view()函数将一个形状为[64, 1, 28, 28]的张量调整为形状为[64, 784]的张量，以便与另一个形状为[64, 784, 256]的张量匹配：

import torch

a = torch.randn(64, 1, 28, 28)
b = torch.randn(64, 784, 256)

# 将a张量的形状调整为[64, 784]
a = a.view(64, 784)

# 现在a和b在所有维度上都匹配
c = torch.matmul(a, b)

相关问题

The size of tensor a (256) must match the size of tensor b (64) at non-singleton dimension 0

这个错误通常出现在 PyTorch 中，它告诉你在某一维度上的张量大小不匹配。具体来说，它告诉你张量 a 的第一维度的大小是 256，而张量 b 的第一维度的大小是 64，这两个张量在第一维度上的大小不匹配。

要解决这个问题，你需要检查你的代码，找出哪些部分的张量维度不匹配，然后将它们调整为匹配的大小。你可以使用 PyTorch 提供的一些函数来改变张量的大小，比如 `view()`、`resize()` 或 `transpose()` 等。具体使用哪个函数取决于你的需求和代码实现方式。

这是代码The size of tensor a (64) must match the size of tensor b (256) at non-singleton dimension 1

根据错误信息，出现了一个尺寸不匹配的问题。您提供的代码中，有两个张量a和b，它们在维度1上的尺寸不匹配。

通常情况下，两个张量在进行操作时，需要在相应的维度上具有相同的尺寸，以确保操作的正确性。

您可以检查一下代码中涉及到这两个张量的部分，确认在使用它们进行操作时是否存在维度上的尺寸不匹配的情况。可以使用 `torch.size()` 或 `torch.shape` 函数来获取张量的大小。

一种可能的解决方法是调整其中一个张量的尺寸，使其与另一个张量在维度1上具有相同的大小。您可以使用 `torch.unsqueeze()` 或 `torch.view()` 函数来改变张量的尺寸，以满足操作的需求。

如果您能提供更多的代码或上下文信息，我将能够提供更具体的帮助。