The size of tensor a (30) must match the size of tensor b (32) at non-singleton dimension 0
时间: 2023-09-25 13:17:16 浏览: 54
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 (512) at non-singleton dimension 1
The error message "The size of tensor a (32) must match the size of tensor b (512) at non-singleton dimension 1" indicates that there is a size mismatch between two tensors in dimension 1. In order to perform operations between tensors, their sizes must match along all dimensions except for the singleton dimensions.
To resolve this error, you can check the shape of tensor a and tensor b along dimension 1 and ensure they have the same size. If they don't have the same size, you may need to reshape or resize one or both tensors to match their sizes.
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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。