RuntimeError: The size of tensor a (248) must match the size of tensor b (64) at non-singleton dimension 0

这个错误通常是由于两个张量在进行操作时，它们的形状不兼容所引起的。具体来说，这个错误是说张量 a 的第 0 维大小是 248，而张量 b 的第 0 维大小是 64，这两个大小不匹配，因此无法进行操作。

要解决这个问题，你需要检查你的代码，找出哪些张量的形状不匹配，然后调整它们的大小以匹配。你可以使用 PyTorch 中的 `size()` 函数来检查张量的形状，使用 `view()` 函数来调整张量的大小。

另外，还有一种可能性是你的代码中有一个错误，导致张量的大小在某些情况下不匹配。你需要仔细检查你的代码，找出这个错误并修复它。

相关问题

RuntimeError: The size of tensor a (64) must match the size of tensor b (44) at non-singleton dimension 0

这个错误通常是因为两个张量尺寸不匹配导致的。你需要检查你的代码，找到这个错误出现的地方，然后确保两个张量的尺寸相同。你可以使用 PyTorch 的 size() 或 numel() 函数来检查张量的尺寸。另外，你也可以试着使用 PyTorch 的 resize() 或 view() 函数来调整张量的尺寸使其匹配。

RuntimeError: The size of tensor a (64) must match the size of tensor b (32) at non-singleton dimension 0

该错误通常是由于在进行张量操作时，两个张量的形状不匹配而引起的。具体来说，这个错误表示在第0个非单例维度上，张量a的大小为64，而张量b的大小为32，两个张量的大小不匹配。解决这个问题的方法有以下几种：

1.检查代码中的张量操作，确保所有涉及的张量形状都是正确的。

2.检查数据输入，确保输入的张量形状与模型期望的形状相匹配。

3.检查模型结构，确保模型的输入和输出形状与数据输入和输出形状相匹配。

4.如果使用GPU训练模型，可以尝试减小batch_size或者减小模型的大小，以减少显存的使用。

5.如果使用CPU训练模型，可以尝试增加batch_size或者增加模型的大小，以提高计算效率。

以下是一个例子，展示了如何通过改变张量形状来解决这个错误：

import torch

a = torch.randn(64, 10)
b = torch.randn(32, 10)

# 将张量b的形状改为(64, 10)，以匹配张量a的形状
b = b.repeat(2, 1)

c = torch.matmul(a, b.T)