RuntimeError: The size of tensor a (13) must match the size of tensor b (128) at non-singleton dimension 3

这个错误是由于张量a和张量b在非单例维度3上的大小不匹配导致的。在PyTorch中，张量的维度必须匹配才能进行相应的操作。在这种情况下，张量a的大小为13，而张量b的大小为128，它们在维度3上的大小不一致，因此会引发RuntimeError。

要解决这个问题，你需要确保张量a和张量b在所有维度上的大小匹配。你可以使用PyTorch提供的一些函数来调整张量的大小，例如torch.unsqueeze()或torch.reshape()。具体的操作取决于你的需求和数据的结构。

相关问题

RuntimeError: The size of tensor a (200) must match the size of tensor b (128) at non-singleton dimension 1

这个错误通常是因为在进行某些操作时，两个张量的形状不匹配。在这种情况下，张量a的第二个维度为200，而张量b的第二个维度为128，这意味着它们的形状不兼容。您可以通过使用张量的reshape()或view()方法来调整它们的形状，以使它们匹配。或者，您可以检查您的代码中的操作是否正确，并检查您的输入张量是否具有正确的形状。

RuntimeError: The size of tensor a (64) must match the size of tensor b (128) at non-singleton dimension 1

这个错误通常是由于两个张量的维度不匹配导致的。具体来说，张量a和张量b在某个非单例维度上的大小不同。要解决这个问题，需要检查两个张量的形状，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的广播机制来扩展张量的形状以匹配另一个张量的形状。

以下是一个例子，假设a和b是两个张量，其中a的形状为[64, 10, 128]，b的形状为[32, 10, 128]，并且我们想要将它们相乘：

import torch

a = torch.randn(64, 10, 128)
b = torch.randn(32, 10, 128)

# 检查两个张量的形状
if a.shape[2] != b.shape[2]:
    # 使用广播机制扩展张量的形状
    if a.shape[2] < b.shape[2]:
        a = a.unsqueeze(-1).expand(-1, -1, -1, b.shape[2])
        b = b.unsqueeze(-1).expand(-1, -1, -1, a.shape[2])
    else:
        b = b.unsqueeze(-1).expand(-1, -1, -1, a.shape[2])
        a = a.unsqueeze(-1).expand(-1, -1, -1, b.shape[2])

# 现在两个张量在所有维度上的大小都匹配，可以进行相乘操作
c = a * b