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 (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。

RuntimeError: The size of tensor a (64) must match the size of tensor b (63) at non-singleton dimension 3

这个错误通常是由于两个张量在进行某种运算时，其中一个张量的尺寸与另一个张量的尺寸不匹配所导致的。在你的情况下，错误信息提示你的一个张量的大小是64，而另一个张量的大小是63，这在第三个非单例维度上不匹配。

要解决这个问题，你需要检查你的代码并找出哪个操作导致了这个错误。你可以使用 PyTorch 的 size() 函数检查张量的大小，并确定哪个维度不匹配。然后，你可以尝试通过调整张量的大小或重新设计你的代码来解决这个问题。