RuntimeError: The size of tensor a (32) must match the size of tensor b (512) at non-singleton dimension 1

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。具体来说，这里的张量 a 的大小为 (batch_size, 32)，而张量 b 的大小为 (batch_size, 512)，它们在第二个维度上的大小不同。你需要检查一下你的代码，看看是哪里出了问题。

如果你需要更具体的帮助，请提供更多的上下文信息，比如你的代码片段、输入数据的形状等等。

相关问题

RuntimeError: The size of tensor a (32) must match the size of tensor b (5) at non-singleton dimension 1

这个错误是由于两个张量的维度不匹配导致的。具体来说，张量a在非单例维度1上的大小为32，而张量b在相同维度上的大小为5，因此无法进行操作。

要解决这个错误，你可以考虑以下几点：
1. 检查你的代码逻辑，确保在进行操作之前，两个张量的维度是一致的。
2. 如果你希望对两个维度不一致的张量进行操作，你可以使用广播（broadcasting）机制来使它们的维度匹配。可以通过在较小的张量上添加尺寸为1的维度来实现广播。
3. 如果你确定两个张量的维度不应该不一致，那么可能是数据输入或处理过程中出现了错误。你可以检查数据输入的代码，确保数据的维度是正确的。

RuntimeError: The size of tensor a (32) must match the size of tensor b (41) at non-singleton dimension 1

这个报错是由于两个张量在某个维度上的大小不匹配导致的。具体来说，张量a在第1个非单例维度上的大小为32，而张量b在同一维度上的大小为41，因此无法进行操作。解决这个问题的方法是调整张量的大小，使它们在所有维度上的大小都匹配。可以使用PyTorch中的resize()或view()函数来调整张量的大小。需要注意的是，调整张量大小时需要确保不改变张量中元素的总数。