The size of tensor a (64) must match the size of tensor b (62) at non-singleton dimension 3

这个错误提示表明在进行某种操作时，两个张量的第三个维度的大小不一致，需要保持一致才能继续进行操作。

可能的解决方法包括：

1. 调整张量的大小，使它们在第三个维度上的大小一致。可以使用PyTorch中的resize或reshape函数来实现。

2. 检查数据处理的代码，确保在处理张量时没有出现错误，例如缺失或重复的数据。

3. 检查代码中涉及到的模型，确保输入的张量大小与模型期望的输入张量大小一致。如果不一致，可以使用PyTorch中的resize或reshape函数来调整张量大小。

在更具体的情况下，需要具体分析代码和数据，才能确定最佳的解决方法。

相关问题

The size of tensor a (64) must match the size of tensor b (256) at non-singleton dimension 3

这个错误通常是由于两个张量在某个维度上的大小不匹配导致的。在这种情况下，您需要检查两个张量的形状，并确保它们在所有维度上都匹配。如果您需要更改张量的形状，可以使用PyTorch中的view()函数。

以下是一个示例，展示如何使用view()函数将一个形状为[64, 1, 28, 28]的张量调整为形状为[64, 784]的张量，以便与另一个形状为[64, 784, 256]的张量匹配：

import torch

a = torch.randn(64, 1, 28, 28)
b = torch.randn(64, 784, 256)

# 将a张量的形状调整为[64, 784]
a = a.view(64, 784)

# 现在a和b在所有维度上都匹配
c = torch.matmul(a, b)

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。