RuntimeError: The size of tensor a (128) must match the size of tensor b (10) at non-singleton dimension 1

这个错误通常是因为你尝试将两个形状不同的张量进行操作，其中一个张量的大小在第二个维度上不等于另一个张量的大小。可能是你在某个地方出现了错误的张量拼接或者堆叠操作。

你可以检查一下你的代码，确保你的操作符合张量形状的要求。你可以使用 `print(tensor.shape)` 来输出张量的形状，帮助你找到问题所在。另外，你还可以使用 PyTorch 内置的 `torch.Size` 类型来比较张量的形状，例如 `if tensor1.size() == tensor2.size():`。

相关问题

RuntimeError: The size of tensor a (128) must match the size of tensor b (64) at non-singleton dimension 1

这个错误提示表明在进行某个操作时，两个张量的维度不匹配。具体来说，张量a在第1个非单例维度上的大小为128，而张量b在同一维度上的大小为64，两者不匹配，因此会出现这个错误。

解决方法是检查代码中涉及到这两个张量的操作，确保它们的维度匹配。可以使用PyTorch提供的一些函数来调整张量的大小，例如view()、reshape()等。

以下是一个例子，假设我们有两个张量a和b，其中a的大小为(128, 10)，b的大小为(64, 10)，我们想要将它们相加：

import torch

a = torch.randn(128, 10)
b = torch.randn(64, 10)

# 将b的大小调整为(128, 10)，使得它们在第1个非单例维度上的大小相同
b = b.repeat(2, 1)

# 现在a和b在第1个非单例维度上的大小相同，可以相加
c = a + b

RuntimeError: The size of tensor a (128) must match the size of tensor b (256) at non-singleton dimension 1

这个错误是由于张量a和张量b在非单例维度1上的大小不匹配导致的。在PyTorch中，张量的维度必须匹配才能进行相应的操作。在这种情况下，张量a的大小为128，而张量b的大小为256，它们在维度1上的大小不一致，因此会引发RuntimeError。

要解决这个问题，你可以考虑以下几种方法：
1. 确保输入的张量a和张量b在维度1上具有相同的大小。你可以使用torch.reshape()或torch.unsqueeze()函数来改变张量的形状，使其与另一个张量的形状匹配。
2. 检查你的代码逻辑，确保在进行操作之前，张量a和张量b的大小是一致的。如果不一致，你可能需要重新设计你的代码或者调整输入数据的形状。
3. 如果你确定在维度1上的大小不匹配是你期望的结果，那么你可以考虑使用一些特定的操作来处理这种情况，例如torch.cat()函数来拼接张量。