the size of tensor a(80) must match the size of the tensor b(56) at non-signleton dimension 3这是很么错误，怎么找到错误位置

这个错误通常是因为两个张量在进行某个维度的运算时，这个维度的大小（即元素个数）不一致导致的。比如，一个 shape 为 (3, 4, 5, 80) 的张量和一个 shape 为 (2, 3, 4, 56) 的张量在第 3 个维度上进行运算时就会出现这个错误。

为了找到错误位置，您可以使用以下方法：

1. 查看报错信息中给出的张量名，比如 a 和 b，确定出错的张量。

2. 查看这两个张量在进行运算时所涉及的维度，比如维度 3。

3. 检查这两个张量在维度 3 上的大小是否一致，如果不一致就会出现这个错误。

4. 如果出现大小不一致的情况，可以使用 PyTorch 的一些方法对张量进行调整，比如使用 `torch.reshape`、`torch.transpose`、`torch.unsqueeze` 等方法。

5. 如果仍然无法解决问题，可以使用 `print` 函数或者调试器等工具来查看中间变量的值，以找到出错的原因。

在定位错误时，可以将代码分成多个部分逐步调试，以缩小错误的范围。另外，可以使用 PyTorch 提供的调试工具，比如 `torch.autograd.set_detect_anomaly(True)` 开启自动求导异常检测，帮助定位问题。

相关问题

the size of tensor a(80) must match the size of the tensor b(56) at non-signleton dimension 3什么错误，怎么改

这个错误通常是由于在进行某些 tensor 操作时，两个 tensor 在指定的维度上的大小不一致所导致的。

如果你已经确定了出问题的维度，你需要查看这两个 tensor 在该维度上的大小，并确保它们相等。如果这两个 tensor 在该维度上的大小不相等，你需要更改其中一个 tensor 的大小，使其与另一个 tensor 在该维度上的大小相等。

你可以使用 PyTorch 中的 reshape 函数来更改 tensor 的大小。例如，如果你想将 tensor a 的大小从 (80,) 更改为 (80, 1, 1, 56)，你可以使用以下代码：

a = a.reshape(80, 1, 1, 56)

这将使得 tensor a 在维度 1 和维度 2 上添加一个大小为 1 的维度，并将维度 3 的大小更改为 56。

如果你无法确定出问题的维度，你可以使用 PyTorch 中的 size() 函数来查看 tensor 的大小，并逐一检查它们。

the size of tensor a(80) must match the size of the tensor b(56) at non-signleton dimension 3，yolov5加pyqt5ui出现这个错误，怎么改

这个错误通常是由于在进行某些 tensor 操作时，两个 tensor 在指定的维度上的大小不一致所导致的。在你的情况下，这个错误提示是 `a` 和 `b` 在维度3上的大小不一致，`a` 的大小是80，`b` 的大小是56。

要解决这个问题，可以使用 PyTorch 中的 `torch.unsqueeze()` 函数将 tensor 的维度进行扩展或缩减。具体来说，可以在 `a` 或 `b` 的维度3上添加一个大小为1的维度，从而使得两个 tensor 在维度3上的大小相同。具体的代码示例如下：

import torch

# 将 a 的维度3扩展为1
a = torch.unsqueeze(a, dim=3)

# 将 b 的维度3扩展为1
b = torch.unsqueeze(b, dim=3)

在上述代码中，我们使用 `torch.unsqueeze()` 函数将 `a` 和 `b` 的维度3扩展为1，从而使得它们在维度3上的大小相同。这样，就可以避免出现 "the size of tensor a(80) must match the size of the tensor b(56) at non-signleton dimension 3" 这个错误了。