The size of tensor a (256) must match the size of tensor b (64) at non-singleton dimension 1这个错误是怎么回事呢

这个错误通常出现在 PyTorch 中，它的意思是在进行某个操作时，两个 tensor 的维度不匹配。具体地说，这个错误提示表示两个 tensor 在第 1 维的大小不同，而这里的大小指的是元素的个数。

解决这个问题的方法是使两个 tensor 在第 1 维的大小相同。可以使用 PyTorch 中的 reshape 或者 view 函数来改变 tensor 的形状，或者使用其他的方式来对 tensor 进行操作，以让它们的大小匹配。

相关问题

The size of tensor a (256) must match the size of tensor b (64) at non-singleton dimension 0

这个错误通常出现在 PyTorch 中，它告诉你在某一维度上的张量大小不匹配。具体来说，它告诉你张量 a 的第一维度的大小是 256，而张量 b 的第一维度的大小是 64，这两个张量在第一维度上的大小不匹配。

要解决这个问题，你需要检查你的代码，找出哪些部分的张量维度不匹配，然后将它们调整为匹配的大小。你可以使用 PyTorch 提供的一些函数来改变张量的大小，比如 `view()`、`resize()` 或 `transpose()` 等。具体使用哪个函数取决于你的需求和代码实现方式。

The size of tensor a (10) must match the size of tensor b (64) at non-singleton dimension 1错误

这个错误是由于两个张量的维度不匹配导致的。在这个错误中，张量a的大小是10，而张量b的大小是64，但在非单例维度1上它们的大小不匹配。

要解决这个错误，你需要确保两个张量在所有维度上的大小都匹配。你可以通过调整张量的形状或重新计算数据来实现匹配。

可能的解决方法包括：
1. 调整张量a的形状，使其在维度1上的大小与张量b相匹配。
2. 调整张量b的形状，使其在维度1上的大小与张量a相匹配。
3. 检查你的数据是否正确，确保它们具有相同的大小和形状。