The size of tensor a (64) must match the size of tensor b (6) at non-singleton dimension 1

这个错误提示是由于在进行张量操作时，张量a和张量b在非单一维度1上的大小不匹配所导致的。具体来说，张量a在维度1上的大小为64，而张量b在维度1上的大小为6，两者不一致。

为了解决这个问题，你可以考虑以下几种方法：
1. 调整张量a和张量b的维度，使它们在维度1上的大小一致。
2. 使用适当的张量操作函数，例如torch.cat()或torch.stack()，将张量a和张量b合并成一个新的张量，使得它们在维度1上的大小一致。
3. 检查代码逻辑，确保在进行张量操作之前，张量a和张量b的大小是符合预期的。

相关问题

The size of tensor a (64) must match the size of tensor b (3) at non-singleton dimension 1

这个错误的意思是，您正在尝试执行一个需要a和b张量在第1个维度上具有相同大小的操作，但是它们的大小不同。例如，a张量可能具有形状（2, 64, 3），而b张量可能具有形状（2, 3, 3）。在这种情况下，您需要重新调整其中一个张量的大小，使它们在第1个维度具有相同的大小。您可以使用PyTorch的resize()或reshape()函数来完成这项任务。

The size of tensor a (3) must match the size of tensor b (64) at non-singleton dimension 1

这个错误通常在使用 PyTorch 进行张量操作时出现，表示两个张量在某个维度上的大小不匹配。具体来说，这个错误信息提示你的张量 a 的第一个维度的大小为 3，而张量 b 的第一个维度的大小为 64，两者不相等。

解决这个问题的方法取决于你的具体情况。如果你想对这两个张量进行某种操作，那么你需要确保它们在相应的维度上具有相同的大小。如果你只是想将它们拼接在一起，你可以使用 PyTorch 中的 `torch.cat` 函数，它可以将多个张量在指定的维度上拼接起来。

举个例子，如果你有两个张量 a 和 b，它们的形状分别为 `(3, 10)` 和 `(64, 10)`，你可以使用以下代码将它们在第一个维度上拼接起来：

import torch

a = torch.randn(3, 10)
b = torch.randn(64, 10)

c = torch.cat([a, b], dim=0)

这将返回一个形状为 `(67, 10)` 的张量 c，其中第一个维度的大小为 3+64=67。