RuntimeError: The size of tensor a (41145) must match the size of tensor b (20573) at non-singleton dimension 1

这个错误通常是由于在进行张量操作时，两个张量的形状不匹配导致的。具体来说，这个错误提示表明两个张量在第1个非单例维度上的大小不匹配。要解决这个问题，你需要检查你的代码，找出哪些张量的形状不匹配，并调整它们的形状，使它们能够进行所需的操作。

以下是一些可能有用的方法：

1.检查你的代码，找出哪些张量的形状不匹配，并使用.view()方法调整它们的形状，使它们能够进行所需的操作。

2.确保你的张量在进行操作之前已经被转换为正确的数据类型。你可以使用.to()方法将张量转换为所需的数据类型。

3.如果你使用了GPU进行计算，你可能需要减少batch_size或者使用更小的模型，以减少显存的使用。

以下是一个可能有用的示例代码：

import torch

a = torch.randn(10, 20)
b = torch.randn(10, 30)

# 调整张量的形状
a = a.view(10, 20, 1)
b = b.view(10, 1, 30)

# 进行张量操作
c = torch.matmul(a, b)

# 将结果转换为numpy数组并打印
print(c.numpy())

相关问题

RuntimeError: The size of tensor a (64) must match the size of tensor b (16) at non-singleton dimension 1

这个错误提示表明在某个维度上，两个张量的大小不匹配。可能是因为在进行某些操作时，两个张量的形状不兼容。解决方法可能包括重新调整张量的形状或更改操作以匹配张量的形状。您可以尝试以下解决方法：
1.检查您的代码，确保在进行操作之前，两个张量的形状是相同的。
2.使用PyTorch的view()函数调整张量的形状，以匹配操作的要求。
3.使用PyTorch的expand()函数将张量扩展到所需的形状。
4.如果您使用的是GPU，可以尝试减小batch_size或使用更大的GPU内存。

RuntimeError: The size of tensor a (200) must match the size of tensor b (128) at non-singleton dimension 1

这个错误通常是因为在进行某些操作时，两个张量的形状不匹配。在这种情况下，张量a的第二个维度为200，而张量b的第二个维度为128，这意味着它们的形状不兼容。您可以通过使用张量的reshape()或view()方法来调整它们的形状，以使它们匹配。或者，您可以检查您的代码中的操作是否正确，并检查您的输入张量是否具有正确的形状。