RuntimeError: The size of tensor a (64) must match the size of tensor b (44) at non-singleton dimension 0

这个错误通常是因为两个张量尺寸不匹配导致的。你需要检查你的代码，找到这个错误出现的地方，然后确保两个张量的尺寸相同。你可以使用 PyTorch 的 size() 或 numel() 函数来检查张量的尺寸。另外，你也可以试着使用 PyTorch 的 resize() 或 view() 函数来调整张量的尺寸使其匹配。

相关问题

RuntimeError: The size of tensor a (64) must match the size of tensor b (32) at non-singleton dimension 0

该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而引起的。具体来说，这个错误表示在第0个非单例维度上，张量a的大小为64，而张量b的大小为32，两个张量的大小不匹配。解决这个问题的方法有以下几种：

1.检查代码中的张量操作，确保所有涉及的张量形状都是正确的。

2.检查数据输入，确保输入的张量形状与模型期望的形状相匹配。

3.检查模型结构，确保模型的输入和输出形状与数据输入和输出形状相匹配。

4.如果使用GPU训练模型，可以尝试减小batch_size或者减小模型的大小，以减少显存的使用。

5.如果使用CPU训练模型，可以尝试增加batch_size或者增加模型的大小，以提高计算效率。

以下是一个例子，展示了如何通过改变张量形状来解决这个错误：

import torch

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

# 将张量b的形状改为(64, 10)，以匹配张量a的形状
b = b.repeat(2, 1)

c = torch.matmul(a, b.T)

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。