The size of tensor a (30) must match the size of tensor b (32) at non-singleton dimension 0

这个错误提示是因为在进行某个操作时，你传入了两个张量（tensor） a 和 b，它们的形状（shape）不兼容。具体来说，张量 a 在第 0 维的大小是 30，而张量 b 在第 0 维的大小是 32，这两个维度的大小不一样，因此无法进行这个操作。

要解决这个问题，你需要让这两个张量在第 0 维的大小相同。有多种方法可以实现这个目标，具体取决于你的业务逻辑和数据。例如，你可以对其中一个张量进行切片（slice）或者填充（pad）操作，使得它的大小和另一个张量相同。你也可以使用某些函数（例如 torch.cat 或 torch.stack）将它们组合成一个更大的张量，从而使它们的大小相同。

相关问题

The size of tensor a (32) must match the size of tensor b (30) at non-singleton dimension 4

这个错误提示是由于在进行张量操作时，张量a和张量b在非单例维度4上的大小不匹配导致的。张量的维度是指张量的形状，每个维度表示张量在该轴上的大小。在这种情况下，张量a在维度4上的大小为32，而张量b在维度4上的大小为30，两者不匹配。

要解决这个问题，你可以考虑以下几种方法：
1. 调整张量a或张量b的形状，使得它们在维度4上的大小相同。你可以使用reshape操作来改变张量的形状。
2. 检查你的代码逻辑，确保在进行张量操作之前，张量a和张量b的形状是符合你的预期的。
3. 如果你确定在维度4上的大小不匹配是你期望的结果，那么你可以使用适当的操作来处理这种情况，例如使用广播机制来对齐张量的形状。

The size of tensor a (128) must match the size of tensor b (32) at non-singleton dimension 1

这是一个关于张量操作（Tensor operations）的错误消息。在深度学习和机器学习框架如PyTorch或TensorFlow中，当我们尝试对两个张量做元素级别的运算，比如相加、相乘等，如果它们在某些维度上的大小（shape）不匹配，就会抛出这样的错误。在这个例子中，tensor a的第1维（dimension 1）大小是128，而tensor b的第1维大小是32，这意味着这两个张量在尺寸上在非单个（non-singleton）维度不一致。

为了正确地执行操作，两个张量在该维度上的形状需要兼容，通常意味着它们要么都是一维的（在这种情况下长度可以不同），要么在该维度上都有相同的数值。如果你试图在一个二阶张量（形状如[batch_size, feature_size]）和另一个同样维度的张量做运算，batch_size部分需要相等，但feature_size的部分（这里是128和32的不匹配）则需要调整其中一个的shape，可能是通过padding、截断或重新排列数据。