RuntimeError: The size of tensor a (96) must match the size of tensor b (32) at non-singleton dimension 0

这个错误是因为在运行一个 PyTorch 神经网络时，输入的两个张量在一个维度上大小不匹配。在这种情况下，PyTorch 会抛出这个 RuntimeError 异常。要解决这个问题，您需要检查代码中创建张量的语句，并确保它们的维度在所有操作中保持一致。另外，您可以通过调整张量的尺寸或使用 PyTorch 提供的函数来调整其尺寸，以解决这个问题。

相关问题

RuntimeError: The size of tensor a (96) must match the size of tensor b (64) at non-singleton dimension 1

这个错误提示表明在某个维度上，两个张量的大小不匹配，导致无法进行操作。解决方法是需要将两个张量的大小调整为一致。具体的解决方案取决于你的具体情况，以下是一些可能有用的方法：

1.检查代码中的张量大小是否正确，特别是在涉及到张量操作的地方。

2.使用PyTorch提供的resize()或reshape()函数调整张量的大小。

3.使用torch.nn.functional.interpolate()函数对张量进行插值操作，以调整其大小。

4.使用torch.utils.data.DataLoader中的batch_size参数来调整批次大小，以确保张量大小匹配。

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)