The size of tensor a (16) must match the size of tensor b (15) at non-singleton dimension 3

这个错误提示表明在进行张量运算时，两个张量的维度不匹配。具体来说，张量a在第3个维度上的大小为16，而张量b在第3个维度上的大小为15，因此无法进行运算。解决这个问题的方法是调整张量的大小，使得它们在所有维度上的大小都匹配。

解决这个问题的方法有很多种，具体取决于你的应用场景和数据结构。以下是一些可能有用的方法：

1. 检查张量的维度和大小，确保它们符合你的预期。
2. 使用torch.reshape()或torch.view()函数调整张量的大小，使得它们在所有维度上的大小都匹配。
3. 使用torch.unsqueeze()函数在张量中添加一个新的维度，使得张量的大小匹配。
4. 检查你的代码，确保你没有在张量运算中使用了错误的维度。

相关问题

The size of tensor a (16) must match the size of tensor b (32) at non-singleton dimension 3

这个错误提示是因为你正在尝试对两个形状不同的张量进行操作，这种操作需要两个张量在所有维度上的大小都匹配。在这个错误提示中，你正在尝试在维度3上对一个大小为16的张量a和一个大小为32的张量b进行操作，但是它们在这个维度上的大小不匹配。你需要调整张量a或b的形状，使它们在所有维度上的大小都匹配才能进行操作。

The size of tensor a (16) must match the size of tensor b (18) at non-singleton dimension 3

这个错误提示意味着你在尝试将两个不同大小的张量进行某种操作，但是这两个张量在某个非单例维度上的大小不匹配。

在你的情况下，你可能正在尝试对两个张量进行某种操作，比如相加、相减或者拼接等，但是这两个张量在第 3 维上的大小不同。其中一个张量在第 3 维上的大小为 16，而另一个张量在第 3 维上的大小为 18。这样的操作是不允许的，因为在非单例维度上的大小必须匹配。

要解决这个问题，你需要检查你的代码，找到这些张量的来源，并确保它们在需要匹配大小的维度上具有相同的大小。你可以使用 PyTorch 提供的函数，例如 `torch.Size()` 或 `torch.view()` 来检查和修改张量的大小。