RuntimeError: The size of tensor a (7) must match the size of tensor b (3) at non-singleton dimension 1

这个错误通常是由于两个张量的形状不匹配导致的。在这种情况下，张量a的第二个维度的大小为7，而张量b的第二个维度的大小为3，因此无法进行操作。要解决这个问题，需要确保两个张量的形状匹配。可以使用PyTorch的view()函数来更改张量的形状，或者使用广播机制来自动扩展张量的形状以匹配操作。例如，可以使用以下代码将张量a的形状更改为(7,1)以匹配张量b的形状(1,3)：

import torch

a = torch.randn(7)
b = torch.randn(1, 3)

a = a.view(7, 1)
c = a * b

相关问题

RuntimeError: The size of tensor a (256) must match the size of tensor b (3) at non-singleton dimension 1

您遇到的错误是由于张量 a 和张量 b 在非单例维度 1 上的尺寸不匹配导致的。在 PyTorch 中，两个张量进行操作时，它们的尺寸必须匹配，以便能够执行相应的操作。

要解决此问题，您可以通过调整张量的尺寸或形状来使其匹配。可以使用 PyTorch 提供的一些方法来实现这一点， `torch.reshape()` 或 `torch.view()`。

例如，如果您希望将张量 a 的大小从 (256) 调整

RuntimeError: The size of tensor a (0) must match the size of tensor b (3) at non-singleton dimension 1

个报错通常是由于两个张量的形状不匹配导致的。具体来说，张量a和张量b在某个维度上的大小不同，而这个维度不是单例维度。解决这个问题的方法是检查张量a和张量b的形状，并确保它们在所有维度上的大小都匹配。如果需要，可以使用PyTorch的view()函数来调整张量的形状。

# 示例代码
import torch

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

# 检查张量a和张量b的形状
print(a.shape)
print(b.shape)

# 调整张量b的形状，使其在第二个维度上的大小与张量a相同
b = b[:, :3]

# 检查调整后的张量b的形状
print(b.shape)

# 进行张量运算
c = a + b
print(c)