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 (10) must match the size of tensor b (3) at non-singleton dimension 1

The error message "The size of tensor a (10) must match the size of tensor b (3) at non-singleton dimension 1" indicates that the dimensions of tensor a and tensor b do not match at dimension 1, which prevents the operation from being completed. It seems that the number of elements in tensor a at dimension 1 is 10, while the number of elements in tensor b at dimension 1 is 3.

To fix this issue, you can either resize one of the tensors to match the other tensor's dimension at dimension 1, or reshape one of the tensors to have a different number of dimensions.

Here are some possible solutions:

1. Reshape tensor a: You can reshape tensor a to match the number of elements in tensor b at dimension 1. For example, if tensor a has a shape of (10, 5) and tensor b has a shape of (3, 5), you can reshape tensor a to have a shape of (3, 2, 5) using the reshape() function.

2. Resize tensor b: Alternatively, you can resize tensor b to match the number of elements in tensor a at dimension 1. For example, if tensor a has a shape of (10, 5) and tensor b has a shape of (3, 5), you can resize tensor b to have a shape of (10, 5) using the resize() function.

3. Verify the input data: Double-check the input data for tensor a and tensor b to ensure that they have the correct dimensions and sizes.

The size of tensor a (64) must match the size of tensor b (128) at non-singleton dimension 1

### 解决 PyTorch 中 Tensor 大小不匹配的错误

当遇到“The size of tensor a must match the size of tensor b at non-singleton dimension” 错误时，这通常意味着在执行某些操作（如加法、乘法或其他逐元素运算）时，两个张量在指定维度上的大小不一致。对于 `tensor a` (形状为 `[*, 64, *]`) 和 `tensor b` (形状为 `[*, 128, *]`) 在非单例维度 1 上大小不匹配的情况，可以采取以下几种方法来解决问题。

#### 方法一：调整输入数据
如果可能的话，应该确保输入到模型中的数据已经过预处理，使得所有批次的数据在这个维度上有相同的长度。可以通过填充或裁剪的方式使它们具有相同尺寸[^1]。

import torch

def pad_or_trim(tensor, target_size):
    current_size = tensor.size(1)
    if current_size < target_size:
        padding = (0, 0, 0, target_size - current_size)
        return torch.nn.functional.pad(tensor, padding)
    elif current_size > target_size:
        return tensor[:, :target_size]
    else:
        return tensor

a = torch.randn((batch_size, 64))
b = torch.randn((batch_size, 128))

# 假设我们希望将两者都变为128维
padded_a = pad_or_trim(a.unsqueeze(-1), 128).squeeze()
print(padded_a.shape)  # 输出应为(batch_size, 128)

result = padded_a + b

#### 方法二：修改网络结构设计
另一种方式是在构建神经网络架构时就考虑到不同层之间传递特征图的需求，并通过插值等手段改变某一层输出的空间分辨率以适应下一层的要求。

class CustomModule(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CustomModule, self).__init__()
        
    def forward(self, x):
        # 对于来自其他路径的不同尺度feature map y...
        y = ... 

        # 使用双线性插值调整y至与x相同的高度宽度
        resized_y = torch.nn.functional.interpolate(y, size=x.shape[-2:], mode='bilinear', align_corners=False)
    
        out = x + resized_y
        
        return out

#### 方法三：利用广播机制
有时也可以考虑是否能够利用 NumPy 或者 PyTorch 的广播规则，在不影响计算逻辑的前提下让较小的那个张量自动扩展成较大的那个张量的形式参与运算。

然而需要注意的是，这种方法仅适用于特定场景下的简单算术运算；如果是更复杂的卷积核滑动窗口类的操作，则无法适用此技巧。