The size of tensor a (3672) must match the size of tensor b (2) at non-singleton dimension 3，你能不能针对上述问题好好修改，现在又报这种错误了。能不能给我完整且顺利的代码

这个错误提示是由于你的张量维度不匹配导致的。在执行某些操作时，PyTorch要求两个张量在某些维度上的大小必须相等。在这个错误中，它提示您在第3个非单例维度上，张量a的大小为3672，而张量b的大小为2，因此无法执行操作。

要解决这个问题，您需要仔细检查张量的大小，并确保它们在执行操作时具有相同的大小。下面是一个示例代码，展示了如何使用一个3层MLP作为VAE的编码器计算均值和方差：

import torch
import torch.nn as nn

class Encoder(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, latent_size):
        super(Encoder, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
        self.fc3 = nn.Linear(hidden_size, latent_size)
        self.fc4 = nn.Linear(hidden_size, latent_size)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = torch.relu(self.fc2(x))
        mu = self.fc3(x)
        logvar = self.fc4(x)
        return mu, logvar

    def reparameterize(self, mu, logvar):
        std = torch.exp(0.5 * logvar)
        esp = torch.randn_like(std)
        z = mu + std * esp
        return z

# 测试
input_size = 100
hidden_size = 64
latent_size = 2
x = torch.randn(32, input_size)
encoder = Encoder(input_size, hidden_size, latent_size)
mu, logvar = encoder(x)
z = encoder.reparameterize(mu, logvar)
print(z.size())

在这个示例代码中，我们定义了一个名为 `Encoder` 的类，其中包含一个具有3个全连接层的编码器。在 `forward` 方法中，我们计算输入张量 `x` 的均值和方差，并将其返回。在 `reparameterize` 方法中，我们使用均值和方差计算标准正态分布的噪声，并使用重参数技巧将其组合起来生成潜在向量 `z`。最后，我们使用一个随机输入张量测试我们的代码是否能够运行。