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。

相关问题

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。

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

这个错误提示表明你在进行张量操作时，两个张量在第0个维度上的大小不匹配。具体来说，张量a的第0个维度的大小为5472，而张量b的第0个维度的大小为64，这两个大小不一致。

你需要检查你的代码中的张量操作，看看是哪一步导致了这个错误。你可以使用print语句打印张量的shape，帮助你找到问题所在。一旦找到错误，你需要修改代码，使得两个张量在进行操作时，在所有维度上的大小都匹配。