Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 8 but got size 32 for tensor number 1 in the list.

这个错误提示意味着你正在尝试对两个张量进行操作，但它们的大小不匹配。具体来说，除了维度1外，所有的维度大小都必须相等。在你的情况下，你正在将两个张量相加或连接在一起，但是它们在维度1上的大小不同。

要解决这个问题，你需要检查你的代码并确保你正在对正确的张量进行操作，并且它们的尺寸匹配。如果你仍然无法解决问题，请提供更多的上下文或代码，以便我能够更好地帮助你。

相关问题

Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 8 but got size 16 for tensor number 1 in the list.

这个错误通常出现在使用 PyTorch 的 nn.ModuleList 或 nn.Sequential 时，输入的 tensor 维度不匹配。在你的情况下，该错误表示输入到模型的 tensor 在指定维度上的大小不一致。请检查你的输入数据和模型的输入维度是否匹配。你可以使用 print 语句输出 tensor 的大小来进行调试。如果问题仍然存在，请提供更多的代码和错误信息，以便我更好地帮助你解决问题。

Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 16 but got size 32 for tensor number 1 in the list

这个错误通常出现在PyTorch中进行张量拼接（concatenate）或堆叠（stack）操作时，拼接的张量在除了指定的拼接维度之外的其他维度上的大小不一致。例如，如果我们有两个大小为[32, 64]和[16, 64]的张量，想要将它们在第0维拼接起来，那么就会出现这个错误，因为在第1维上它们的大小并不相同。

解决这个错误的方法是确保拼接或堆叠的张量在除了指定的拼接维度之外的其他维度上大小相同。如果需要拼接的张量在其他维度上大小不同时，可以考虑使用PyTorch中的其他函数，如reshape、unsqueeze、transpose等来进行维度调整，使得拼接的张量在其他维度上大小相同。例如，对于上述的例子，可以先将大小为[16, 64]的张量通过unsqueeze函数在第0维上扩展为[1, 16, 64]，然后再使用cat函数进行拼接。具体代码如下：

import torch

x = torch.randn(32, 64)
y = torch.randn(16, 64)

y = y.unsqueeze(0)  # 在第0维上扩展为[1, 16, 64]
z = torch.cat([x, y], dim=0)  # 在第0维上拼接

print(z.shape)  # 输出[48, 64]

注意，上述的解决方法只是其中的一种，具体的解决方法需要根据具体情况而定。