RuntimeError: The size of tensor a (3) must match the size of tensor b (28) at non-singleton dimension 3

这个报错通常是由于两个张量在非单例维度上的大小不匹配导致的。解决方法是检查两个张量的形状并确保它们在需要匹配的维度上具有相同的大小。可以使用`torch.Size()`函数检查张量的形状，使用`torch.view()`函数调整张量的形状。例如，如果张量a的形状为(3, 4, 5, 6)，张量b的形状为(2, 3, 4, 28)，则可以使用以下代码将张量b的形状调整为(2, 1, 1, 28)以匹配张量a的形状：

import torch

a = torch.randn(3, 4, 5, 6)
b = torch.randn(2, 3, 4, 28)

if a.shape[0] != b.shape[1]:
    b = b.view(b.shape[0], 1, 1, b.shape[3])

c = torch.matmul(a, b)

相关问题

RuntimeError: The size of tensor a (3) must match the size of tensor b (4) at non-singleton dimension 0

这个错误提示表明在PyTorch中，两个张量在某个维度上的大小不匹配，因此无法进行操作。具体来说，这里的张量a的大小为3，而张量b的大小为4，它们在第0个维度上的大小不同，因此无法进行操作。要解决这个问题，需要确保两个张量在所有维度上的大小都相同，或者使用PyTorch提供的一些函数来调整张量的大小以匹配操作的要求。

以下是一些可能有用的方法：

1.使用view()函数调整张量的大小以匹配操作的要求。例如，如果张量a的大小为3，而张量b的大小为4，可以使用以下代码将张量a的大小调整为4：

a = a.view(1, 3)

这将把a的大小从变为[1, 3]，使得它可以与大小为[1, 4]的张量b进行操作。

2.使用expand()函数将张量的大小扩展到与另一个张量相同。例如，如果张量a的大小为，而张量b的大小为[1, 4]，可以使用以下代码将张量a的大小扩展为[1, 3]，使得它可以与张量b进行操作：

a = a.expand(1, 3)

3.使用unsqueeze()函数在张量中添加一个新的维度。例如，如果张量a的大小为，而张量b的大小为，可以使用以下代码将张量a的大小扩展为[1, 3]，使得它可以与张量b进行操作：

a = a.unsqueeze(0)

这将在a的第0个维度上添加一个新的维度，使得它的大小变为[1, 3]。

RuntimeError: The size of tensor a (3) must match the size of tensor b (512) at non-singleton dimension 1

这个错误通常是因为你的代码中有两个张量在某个维度上的形状不匹配，导致无法进行相应的操作。具体来说，这个错误信息中提到的是在第1个非单一维度上，张量a的尺寸为3，而张量b的尺寸为512，这两个张量的尺寸不匹配。

解决这个问题的方法取决于你的具体情况。你可以检查你的代码中涉及这两个张量的所有操作，看看是否有任何地方在处理这些张量时出现了问题。你也可以使用 PyTorch 中的一些调试工具，如torch.set_printoptions和torch.set_grad_enabled来帮助你更好地排查问题。

另外，你还可以使用PyTorch中的一些函数，例如torch.reshape和torch.unsqueeze来调整张量的形状，以确保它们具有相同的尺寸。