RuntimeError: The size of tensor a (41145) must match the size of tensor b (20573) at non-singleton dimension 1
时间: 2023-12-13 21:31:30 浏览: 141
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:
```python
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 (84) must match the size of tensor b (56) at non-singleton dimension 3
引用\[1\]和\[2\]提到了类似的错误信息,即"RuntimeError: The size of tensor a (4) must match the size of tensor b (2) at non-singleton dimension 1"和"RuntimeError: The size of tensor a (4) must match the size of tensor b (3) at non-singleton dimension 0"。这些错误通常是由于维度信息不匹配导致的。引用\[2\]中提供了一个解决办法,即将图像转换为RGB格式。因此,对于你的问题"RuntimeError: The size of tensor a (84) must match the size of tensor b (56) at non-singleton dimension 3",你可以尝试将图像转换为RGB格式来解决这个问题。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [RuntimeError: The size of tensor a (4) must match the size of tensor b (2) at non-singleton dimensio](https://blog.csdn.net/weixin_44337238/article/details/124293003)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [报错解决——RuntimeError: The size of tensor a (4) must match the size of tensor b (3) at non-...](https://blog.csdn.net/Williamcsj/article/details/125746752)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [RuntimeError: The size of tensor a (4) must match the size of tensor b (3) at non-singleton dimensio](https://blog.csdn.net/weixin_46135327/article/details/130805823)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
RuntimeError: The size of tensor a (64) must match the size of tensor b (40) at non-singleton dimension 1
出现"RuntimeError: The size of tensor a (64) must match the size of tensor b (40) at non-singleton dimension 1"错误是因为你的两个张量在维度1上的大小不匹配。为了解决这个问题,你可以尝试调整两个张量的维度,使它们在维度1上的大小相同。
一个简单的解决办法是使用torch.unsqueeze()函数来增加张量的维度,并使用torch.expand()函数来扩展张量的大小,使其与另一个张量的大小相匹配。例如,你可以使用以下代码来解决这个问题:
cond = cond.unsqueeze(1).expand(64, 40)
这将使cond的维度从[64]扩展为[64, 1],然后通过expand()函数将其扩展为[64, 40],以匹配另一个张量的大小。
请注意,这只是一个粗暴简单的解决办法。根据你的具体情况,可能需要根据实际需求来调整张量的维度和大小。