The size of tensor a (54) must match the size of tensor b (64) at non-singleton dimension 0

这个错误提示是由于在进行张量运算时，两个张量在第0维的大小不匹配导致的。可能是因为你在进行某个操作时，传入的两个张量在第0维的大小不同，需要将它们的大小调整为相同才能进行运算。

你可以通过以下代码来查看两个张量在第0维的大小：

import torch

a = torch.randn(54, 3)
b = torch.randn(64, 3)

print(a.size())
print(b.size())

输出结果应该为：

torch.Size([54, 3])
torch.Size([64, 3])

你可以看到，两个张量在第0维的大小分别为54和64，不相同。

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The size of tensor a (5472) must match the size of tensor b (64) at non-singleton dimension 0

这个错误提示的意思是你在进行某个操作时，两个张量的尺寸在某个维度上不匹配。具体来说，你有两个张量a和b，它们的形状分别是(5472)和(64)。在某个操作中，你需要使用这两个张量，但是在操作的第0个维度上，它们的尺寸不一致。根据提示，你需要检查一下你的代码，找到这个操作所在的位置，并确保两个张量在该维度上的尺寸相同。你可以使用PyTorch的resize或reshape函数来调整张量的维度，以确保它们具有匹配的尺寸。

The size of tensor a (256) must match the size of tensor b (64) at non-singleton dimension 0

这个错误通常出现在 PyTorch 中，它告诉你在某一维度上的张量大小不匹配。具体来说，它告诉你张量 a 的第一维度的大小是 256，而张量 b 的第一维度的大小是 64，这两个张量在第一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，找出哪些部分的张量维度不匹配，然后将它们调整为匹配的大小。你可以使用 PyTorch 提供的一些函数来改变张量的大小，比如 `view()`、`resize()` 或 `transpose()` 等。具体使用哪个函数取决于你的需求和代码实现方式。