RuntimeError: The size of tensor a (196) must match the size of tensor b (12) at non-singleton dimension 1

这个错误是由于两个张量的维度不匹配导致的。在PyTorch中，当进行张量操作时，要求操作的张量维度必须匹配，否则会抛出这个错误。

在你提供的错误信息中，张量a的大小为196，而张量b的大小为12，它们在第1个非单例维度上的大小不匹配。这意味着你正在尝试对这两个张量进行某种操作，但是它们的形状不兼容。

要解决这个问题，你可以检查你的代码，确保在进行张量操作之前，两个张量的形状是一致的。你可以使用PyTorch提供的函数（如`torch.reshape()`或`torch.view()`）来调整张量的形状，使其与另一个张量匹配。

如果你能提供更多的代码或上下文信息，我可以给出更具体的建议来解决这个问题。

相关问题

RuntimeError: The size of tensor a (64) must match the size of tensor b (12) at non-singleton dimension 1

该错误是由于张量a和张量b在非单例维度1上的大小不匹配导致的。这通常发生在计算两个张量的运算时，其形状在指定维度上不一致。

解决这个错误的方法是确保两个张量的形状在对应的维度上是一致的。如果需要，可以使用torch.reshape或torch.view来调整张量的形状，使其与另一个张量匹配。

此外，还要检查代码中是否存在其他错误，例如数据加载或数据处理中的错误，这可能导致张量的形状与预期不符。

总结一下解决方法:
1. 检查张量a和张量b在维度1上的大小是否一致。
2. 使用torch.reshape或torch.view调整张量的形状，使其与另一个张量匹配。
3. 检查代码中是否存在其他错误，例如数据加载或数据处理中的错误。
4. 如果需要，可以减小batch_size或使用item()属性获取torch变量的标量值。
5. 在测试阶段添加代码以减少显存使用，如释放不需要的变量等。 <span class="em">1</span><span class="em">2</span>

RuntimeError: The size of tensor a (87) must match the size of tensor b (12) at non-singleton dimension

这个错误通常是由于两个张量的形状不匹配导致的。你需要检查你的代码，确保在执行操作时两个张量的形状是相同的。你可以使用`.shape`属性检查张量的形状，并使用`.view()`方法调整张量的形状以匹配操作的要求。如果你在使用GPU时遇到这个错误，可能是因为GPU显存内存不够，你可以尝试将batch_size改小或者使用更高内存的GPU。