RuntimeError: The size of tensor a (25) must match the size of tensor b (6) at non-singleton dimension 1

这个错误通常是由于两个 tensor 的形状不兼容导致的。在这个例子中，你在某个非单例维度上尝试匹配一个大小为 25 的张量 a 与一个大小为 6 的张量 b。请检查你的代码，看看是否在这两个张量的操作中有任何形状不匹配的情况。你可以使用 PyTorch 提供的函数，如 `torch.Size()`，来检查每个张量的形状。另一个可能的问题是你的张量的维度与你预期的不同，可以通过使用 `tensor.view()` 或 `tensor.reshape()` 来更改张量的形状。

相关问题

RuntimeError: The size of tensor a (25) must match the size of tensor b (10) at non-singleton dimension 1

这个错误信息通常是因为在进行张量运算时，两个张量的形状不匹配导致的。在这种情况下，张量 a 的第二个维度的长度是 25，而张量 b 的第二个维度的长度是 10，这两个长度不一致，因此无法进行运算。

解决这个问题的方法是确保两个张量在进行运算时，具有相同的形状。你可以使用 PyTorch 中的一些函数来调整张量的形状，例如 `view`、`reshape`、`unsqueeze`、`squeeze` 等函数。具体需要看你的代码和运算过程，可能需要对其中一个张量进行形状变换或者对两个张量都进行形状变换。

RuntimeError: The size of tensor a (3) must match the size of tensor b (6) at non-singleton dimension 0

这个错误是由于张量a和b在维度0上的尺寸不匹配所导致的。在这里，张量a的尺寸为3，而张量b的尺寸为6。要解决这个问题，你可以对张量a进行重塑或修改，使其在维度0上的尺寸与张量b相匹配。具体的操作取决于你的需求和数据结构。你可以使用PyTorch提供的`view`或`reshape`函数来改变张量的形状。例如，你可以使用以下代码将张量a的形状改变为与张量b相同：

a = a.view(6)  # 或者使用 a = a.reshape(6)

这样做后，张量a和b在维度0上的尺寸将匹配，便不会再出现这个错误。