The size of tensor a (163) must match the size of tensor b (161) at non-singleton dimension 3

这个错误提示表明你在进行某些操作时，涉及到了两个 tensor（a 和 b），它们在第 3 维的大小不匹配，分别为 163 和 161。因此，这个操作无法完成。

要解决这个问题，你需要检查你的代码，找到涉及到这两个 tensor 的操作，确保它们在第 3 维上的大小是一致的。如果这两个 tensor 是你自己定义的，那么你需要确认你的定义是否正确；如果这两个 tensor 来自于外部数据源，那么你需要检查数据源是否正确。

相关问题

The size of tensor a (3) must match the size of tensor b (12) at non-singleton dimension 3

这个错误提示是由于你在进行某些操作时，两个张量的维度不符合要求导致的。具体来说，你的一个张量在第三个维度上的大小为3，而另一个张量在第三个维度上的大小为12，这两个张量在进行一些操作时需要在第三个维度上的大小相同才能进行。你需要检查你的代码，找出这个问题所在，并且修改代码使得两个张量在进行操作时在第三个维度上的大小相同。

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

根据提供的引用内容，您遇到的错误是"RuntimeError: The size of tensor a (3) must match the size of tensor b (0) at non-singleton dimension 3"。这个错误通常是由于张量的维度不匹配导致的。为了解决这个问题，您可以尝试以下方法：

1. 检查张量的维度：确保张量a和张量b在非单例维度3上的大小相同。您可以使用`size()`函数来检查张量的维度和大小。

2. 调整张量的大小：如果张量a和张量b的大小不匹配，您可以使用PyTorch的`view()`函数来调整张量的大小，以确保它们在非单例维度3上的大小相同。

3. 检查数据加载：如果您正在使用数据加载器加载数据，并且遇到了这个错误，那么可能是因为数据加载器返回的张量大小不一致。请确保您的数据加载器正确地处理数据，并返回具有相同大小的张量。

4. 检查模型结构：如果您正在使用模型进行训练，并且遇到了这个错误，那么可能是因为模型的输入和输出张量大小不匹配。请检查模型的结构，并确保输入和输出张量的大小匹配。

5. 检查损失函数：如果您正在使用损失函数计算损失，并且遇到了这个错误，那么可能是因为损失函数期望的输入张量大小与实际的张量大小不匹配。请检查损失函数的文档，并确保输入张量的大小与其期望的大小匹配。

请根据您的具体情况尝试上述方法来解决问题。如果问题仍然存在，请提供更多的上下文信息，以便我能够更好地帮助您解决问题。