The size of tensor a (60) must match the size of tensor b (56) at non-singleton dimension 3

这个错误是由于在YOLOV5中，两个张量的大小不匹配导致的。具体来说，张量a的大小为60，而张量b的大小为56，这在第3个非单例维度上不匹配。这通常是由于模型的输入数据与期望的输入数据大小不匹配导致的。解决这个问题的方法是确保输入数据的大小与模型期望的输入数据大小相匹配。另外，也可以尝试使用最新版本的YOLOV5或者替换掉yolov5s.pt文件来解决这个问题。

相关问题

The size of tensor a (60) must match the size of tensor b (56) at non-singLeton dimension 3

### 解决 PyTorch 张量尺寸不匹配问题

当遇到 `size mismatch` 错误时，通常是因为操作涉及的张量维度不符合预期。对于矩阵乘法而言，使用 `torch.mm()` 要求输入张量必须是二维，并且第一个张量的最后一维（列数）应与第二个张量的第一维（行数）相等[^1]。

#### 方法一：调整张量形状

可以通过 `.unsqueeze()` 或者 `.view()/.reshape()` 来改变张量的形状以满足运算需求：

import torch

A = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
B = torch.tensor([1, 2])

# 将 B 变为二维张量 (2x1)，以便可以执行 mm 操作
B_unsqueezed = B.unsqueeze(-1)

result = torch.mm(A, B_unsqueezed)
print(result.squeeze())  # 输出结果并移除多余的维度

#### 方法二：使用广播机制

有时可以直接利用 PyTorch 的自动广播功能来处理不同维度之间的计算，但这取决于具体的应用场景以及所需的结果形式。不过需要注意的是，在某些情况下手动控制维度可能更加直观可靠。

#### 方法三：选择合适的函数

除了 `torch.mm()` 外还有其他适用于不同类型张量的操作符可以选择，比如 `torch.matmul()` 支持更高维度的数据结构间的批量矩阵乘积:

C = torch.randn(3, 5, 7)  # 假设 C 是一个三维张量
D = torch.randn(3, 7, 9)  # D 同样是一个三维张量

E = torch.matmul(C, D)    # E 的 shape 应该为 (3, 5, 9)
print(E.shape)

这种方法允许更灵活地处理多维数组而不需要显式地重塑每一个参与运算的对象。

RuntimeError: The size of tensor a (60) must match the size of tensor b (56) at non-singleton dimension 3

这个错误是由于在某个维度上，两个张量的尺寸不匹配导致的。在你的情况下，张量a具有60个元素，而张量b具有56个元素，且在第3个维度上尺寸不一样。为了解决这个问题，你需要确保这两个张量在所有维度上的尺寸都是相同的。你可以使用适当的函数或方法来调整张量的大小，或者在创建这两个张量时就确保它们具有相同的尺寸。