RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 2. Got 64 and 256 (The offending index is 0)

这个错误通常是因为你在使用PyTorch时的张量维度不匹配导致的。在这个具体的错误中，你有两个张量，一个大小为[64, ?]，另一个大小为[256, ?]，其中?代表其他维度的大小。张量的第一维大小必须匹配，但在这个例子中，它们分别是64和256，所以出现了错误。

要解决这个问题，你需要在执行操作之前确保两个张量的大小匹配，或者使用PyTorch函数来自动调整它们的大小。另外，你可以检查你的代码，看看是否有任何地方在计算张量大小时有误，例如在模型定义中。

相关问题

RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 2. Got 64 and 65 (The offending index is 0)

这个错误提示表明，在进行某个操作时，两个张量的 shape 必须完全一致，但是在第 2 维的大小上不一致。具体来说，第一个张量的第 2 维大小为 64，而第二个张量的第 2 维大小为 65。

你需要检查你的代码，找到这个操作并确认两个张量的 shape 是否正确。如果你确认这个操作的输入张量的 shape 是正确的，那么你可以考虑调整第二个张量的 shape 使其与第一个张量的 shape 一致。如果你仍然不确定如何解决这个问题，请提供更多的代码和上下文信息，以便我能够更好地帮助你解决这个问题。

RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Got 256 and 1024 (The offending index is 0)

这个错误通常是由于张量的大小不匹配导致的，除了第一维以外，其他维度的大小必须相同。在这个特定的错误中，第一维的大小为256，而第二个张量的第一维的大小为1024，因此它们的大小不匹配。要解决这个问题，您需要确保所有张量的大小都匹配，或者使用适当的函数来调整张量的大小。至于lua closure factory 完整代码，我可以回答，但需要更多的上下文信息。