RuntimeError: The size of tensor a (87) must match the size of tensor b (12) at non-singleton dimension

这个错误通常是由于两个张量的形状不匹配导致的。你需要检查你的代码，确保在执行操作时两个张量的形状是相同的。你可以使用`.shape`属性检查张量的形状，并使用`.view()`方法调整张量的形状以匹配操作的要求。如果你在使用GPU时遇到这个错误，可能是因为GPU显存内存不够，你可以尝试将batch_size改小或者使用更高内存的GPU。

相关问题

RuntimeError: The size of tensor a (17) must match the size of tensor b (12) at non-singleton dimension 2

这个错误通常是由于两个张量的形状不匹配而导致的。具体来说，在第二个维度上，张量a的大小为17，而张量b的大小为12，因此无法进行操作。

要解决这个问题，你需要检查代码中的张量操作，特别是在涉及这两个张量的操作中。你需要确保这些操作中使用的张量具有相同的形状。如果形状不同，你可以尝试改变其中一个张量的形状，使它们匹配。你可以使用PyTorch的reshape()方法来改变张量的形状。

RuntimeError: The size of tensor a (196) must match the size of tensor b (12) at non-singleton dimension 1

这个错误是由于两个张量的维度不匹配导致的。在PyTorch中，当进行张量操作时，要求操作的张量维度必须匹配，否则会抛出这个错误。

在你提供的错误信息中，张量a的大小为196，而张量b的大小为12，它们在第1个非单例维度上的大小不匹配。这意味着你正在尝试对这两个张量进行某种操作，但是它们的形状不兼容。

要解决这个问题，你可以检查你的代码，确保在进行张量操作之前，两个张量的形状是一致的。你可以使用PyTorch提供的函数（如`torch.reshape()`或`torch.view()`）来调整张量的形状，使其与另一个张量匹配。

如果你能提供更多的代码或上下文信息，我可以给出更具体的建议来解决这个问题。