RuntimeError: The size of tensor a (0) must match the size of tensor b (31) at non-singleton dimension 0

这个错误信息表示，您正在尝试将一个形状为 的张量和一个形状为 [31] 的张量执行某种操作，但它们在第 0 个维度上的大小不匹配。换句话说，这两个张量的第一个维度的元素数量不同，因此无法执行所需的操作。您需要检查您的代码，并确保这两个张量的形状匹配，或者使用适当的方法来处理它们的形状以满足需求。可能的原因是您的数据集中有一些样本的大小不同，导致在进行批处理时出现了这个错误。您可以通过将参数drop_last设置为True来解决这个问题，这将在最后一个批次中包含不足batch_size的样本。另外，您还可以使用torch.utils.data.sampler.RandomSampler来随机采样数据集，以确保每个批次中的样本大小相同。

相关问题

RuntimeError: The size of tensor a (0) must match the size of tensor b (3) at non-singleton dimension 1

个报错通常是由于两个张量的形状不匹配导致的。具体来说，张量a和张量b在某个维度上的大小不同，而这个维度不是单例维度。解决这个问题的方法是检查张量a和张量b的形状，并确保它们在所有维度上的大小都匹配。如果需要，可以使用PyTorch的view()函数来调整张量的形状。

# 示例代码
import torch

a = torch.randn(2, 3)
b = torch.randn(2, 4)

# 检查张量a和张量b的形状
print(a.shape)
print(b.shape)

# 调整张量b的形状，使其在第二个维度上的大小与张量a相同
b = b[:, :3]

# 检查调整后的张量b的形状
print(b.shape)

# 进行张量运算
c = a + b
print(c)

RuntimeError: The size of tensor a (8) must match the size of tensor b (2) at non-singleton dimension 0

RuntimeError: The size of tensor a (8) must match the size of tensor b (2) at non-singleton dimension 0 是由于在某个操作中，两个张量的形状不匹配而导致的错误。具体而言，张量a在维度0上的大小是8，而张量b在维度0上的大小是2，所以它们的形状不匹配。

要解决这个问题，你需要确保操作中的两个张量具有相同的形状。你可以通过调整数据或使用适当的操作来实现这一点。

如果你需要进一步帮助，请提供更多的上下文信息，例如你在哪个具体的操作中遇到了这个错误以及你使用的代码。