The size of tensor a (4) must match the size of tensor b (32) at non-singleton dimension 1

这个错误提示是由于在进行张量操作时，两个张量的维度不匹配导致的。具体来说，你在进行某个操作时，要求两个张量在某个维度上的大小必须相等，但是实际上它们的大小不同。

解决这个问题的方法有两种：
1. 调整张量的大小，使其在指定维度上的大小相等。你可以使用相关的张量操作函数（如resize、reshape等）来改变张量的形状，使其与另一个张量在指定维度上的大小相匹配。
2. 检查你的代码逻辑，确保在进行张量操作之前，两个张量的大小是一致的。如果你确定两个张量的大小应该相等，那么可能是在之前的操作中出现了错误，导致张量的大小不匹配。

如果你能提供更多关于你的代码和具体操作的信息，我可以给出更具体的帮助。

相关问题

The size of tensor a (10) must match the size of tensor b (32) at non-singleton dimension 1

这个错误通常是因为你在进行某些操作时，尝试将不同维度的张量进行运算，导致维度不匹配。在你的情况中，您正在尝试将一个大小为10的张量与一个大小为32的张量在第1个非单例维度上进行运算，这是不允许的。

您需要确保在进行运算之前，两个张量的维度是相同的。您可以使用 PyTorch 中的 reshape 或 unsqueeze 函数来调整张量的维度，以使它们匹配。在这种情况下，您可以使用 unsqueeze(1) 函数将第一个张量的维度扩展到与第二个张量相同。例如：

import torch

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

a = a.unsqueeze(1)  # 将a的维度从[10]扩展到[10, 1]
c = a + b           # 现在a和b的维度相同，可以相加了

这应该解决您遇到的问题。

The size of tensor a (128) must match the size of tensor b (32) at non-singleton dimension 1

这是一个关于张量操作（Tensor operations）的错误消息。在深度学习和机器学习框架如PyTorch或TensorFlow中，当我们尝试对两个张量做元素级别的运算，比如相加、相乘等，如果它们在某些维度上的大小（shape）不匹配，就会抛出这样的错误。在这个例子中，tensor a的第1维（dimension 1）大小是128，而tensor b的第1维大小是32，这意味着这两个张量在尺寸上在非单个（non-singleton）维度不一致。

为了正确地执行操作，两个张量在该维度上的形状需要兼容，通常意味着它们要么都是一维的（在这种情况下长度可以不同），要么在该维度上都有相同的数值。如果你试图在一个二阶张量（形状如[batch_size, feature_size]）和另一个同样维度的张量做运算，batch_size部分需要相等，但feature_size的部分（这里是128和32的不匹配）则需要调整其中一个的shape，可能是通过padding、截断或重新排列数据。