The size of tensor a (1000) must match the size of tensor b (5) at non-singleton dimension 1

这个错误提示是由于你的代码中使用了不匹配的张量大小进行运算，具体来说是在第一维上的大小不匹配。请检查你的代码，确保在进行张量运算时所有的张量在每一个维度上的大小都是匹配的。你可以使用`torch.Size()`函数查看张量的大小，并且在进行张量运算时使用`torch.reshape()`或`torch.view()`函数来改变张量的大小以匹配其他张量。

相关问题

RuntimeError: The size of tensor a (1000) must match the size of tensor b (50) at non-singleton dimension 3

这个错误通常是因为在深度学习模型中，tensor的维度不匹配。具体来说，在该错误中，tensor “a”在第3个维度上的大小是1000，而tensor “b”在该维度上的大小是50，这意味着它们的大小不匹配。要解决这个问题，需要检查模型中所有tensor的维度是否正确，并确保它们的大小是匹配的。还可以使用PyTorch的reshape()函数调整tensor的维度，使它们匹配。

The size of tensor a (0) must match the size of tensor b (2) at non-singleton dimension 1

这个错误通常是由于两个张量在维度大小不匹配时导致的。请检查你的代码，确保你正在执行预期的操作。具体来说，你可能需要检查以下几个方面：

1. 检查两个张量的形状（shape）是否相同，特别是在第一个和第二个维度上。
2. 检查你正在执行的操作是否需要两个张量具有相同的形状和大小。
3. 如果你正在使用广播（broadcasting）来执行操作，请确保你了解广播规则，并检查你正在执行的广播操作是否符合你的预期。

如果你无法解决这个问题，请提供更多的上下文和代码信息，这样我就可以更好地帮助你。