RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 21 but got size 16 for tensor number 1 in the list.

遇到这个`RuntimeError`，它通常发生在PyTorch或TensorFlow等深度学习框架中，当你尝试合并（如`torch.cat()`或`tf.concat()`）两个或更多张量时，如果它们在除第一个维度（batch_size）以外的其他维度大小不匹配。错误消息指出，预期的第一个张量的第二个维度大小应为21，但实际为16。

要解决这个问题，你需要按照以下步骤检查：

1. **检查输入形状**:
- 确认你在执行`concat`操作之前，所有张量的形状都与预期一致。对于YOLOv5，这可能是feature maps的输出，所以检查第11层和第6层的Feature Maps是否都有正确的输出尺寸（比如每个cell的宽高乘以通道数）。

   expected_shape = (batch_size, num_boxes_per_cell * channels)
   assert layer_11.shape == expected_shape and layer_6.shape == expected_shape

2. **调整图片尺寸**:
- 如果你的输入图像不是900x900，确保在预处理阶段正确地调整了图片尺寸。使用`torch.nn.functional.interpolate()`或其他适当的方法，确保保持正确的比例。

   resized_image = F.interpolate(image, size=(900, 900), mode='bilinear')

3. **处理批量元素**:
- 如果batch中有不同大小的元素，试着统一处理。可以考虑填充较小的元素或忽略超出部分。

4. **代码审查**:
- 检查模型定义中的concat部分，确保参数传递正确，没有手动更改的大小或错误的维度顺序。

5. **错误追踪**:
- 使用debug模式，查看在哪一步骤尺寸发生了变化，以便更精确地定位问题。

修复这些问题后，应该能避免`RuntimeError`关于尺寸不匹配的错误。如果你不确定某个特定点的代码，可以尝试打印各层的输出形状，以帮助诊断。