RuntimeError: The size of tensor a (64) must match the size of tensor b (32) at non-singleton dimension 4

这个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导致的。具体来说，这个错误提示表明两个张量在第4个维度上的大小不同。解决这个问题的方法是确保两个张量在所有维度上的大小都相同，或者使用适当的张量操作将它们调整为相同的大小。例如，可以使用torch.reshape()函数或torch.unsqueeze()函数来调整张量的形状。

以下是一个使用torch.reshape()函数解决这个问题的例子：

import torch

a = torch.randn(2, 3, 4, 64)
b = torch.randn(2, 3, 4, 32)

# 将b的最后一个维度扩展为64
b = b.unsqueeze(-1).expand_as(a)

# 现在a和b在所有维度上的大小都相同了
c = a + b

相关问题

RuntimeError: The size of tensor a (64) must match the size of tensor b (12) at non-singleton dimension 1

该错误是由于张量a和张量b在非单例维度1上的大小不匹配导致的。这通常发生在计算两个张量的运算时，其形状在指定维度上不一致。

解决这个错误的方法是确保两个张量的形状在对应的维度上是一致的。如果需要，可以使用torch.reshape或torch.view来调整张量的形状，使其与另一个张量匹配。

此外，还要检查代码中是否存在其他错误，例如数据加载或数据处理中的错误，这可能导致张量的形状与预期不符。

总结一下解决方法:
1. 检查张量a和张量b在维度1上的大小是否一致。
2. 使用torch.reshape或torch.view调整张量的形状，使其与另一个张量匹配。
3. 检查代码中是否存在其他错误，例如数据加载或数据处理中的错误。
4. 如果需要，可以减小batch_size或使用item()属性获取torch变量的标量值。
5. 在测试阶段添加代码以减少显存使用，如释放不需要的变量等。 <span class="em">1</span><span class="em">2</span>

RuntimeError: The size of tensor a (64) must match the size of tensor b (16) 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。可能是因为在进行某些操作时，两个张量的形状不兼容。解决方法可能包括重新调整张量的形状或更改操作以匹配张量的形状。您可以尝试以下解决方法：
1.检查您的代码，确保在进行操作之前，两个张量的形状是相同的。
2.使用PyTorch的view()函数调整张量的形状，以匹配操作的要求。
3.使用PyTorch的expand()函数将张量扩展到所需的形状。
4.如果您使用的是GPU，可以尝试减小batch_size或使用更大的GPU内存。