The size of tensor a (3) must match the size of tensor b (64) at non-singleton dimension 1

这个错误通常在使用 PyTorch 进行张量操作时出现，表示两个张量在某个维度上的大小不匹配。具体来说，这个错误信息提示你的张量 a 的第一个维度的大小为 3，而张量 b 的第一个维度的大小为 64，两者不相等。

解决这个问题的方法取决于你的具体情况。如果你想对这两个张量进行某种操作，那么你需要确保它们在相应的维度上具有相同的大小。如果你只是想将它们拼接在一起，你可以使用 PyTorch 中的 `torch.cat` 函数，它可以将多个张量在指定的维度上拼接起来。

举个例子，如果你有两个张量 a 和 b，它们的形状分别为 `(3, 10)` 和 `(64, 10)`，你可以使用以下代码将它们在第一个维度上拼接起来：

import torch

a = torch.randn(3, 10)
b = torch.randn(64, 10)

c = torch.cat([a, b], dim=0)

这将返回一个形状为 `(67, 10)` 的张量 c，其中第一个维度的大小为 3+64=67。

相关问题

The size of tensor a (10) must match the size of tensor b (3) at non-singleton dimension 1

The error message "The size of tensor a (10) must match the size of tensor b (3) at non-singleton dimension 1" indicates that the dimensions of tensor a and tensor b do not match at dimension 1, which prevents the operation from being completed. It seems that the number of elements in tensor a at dimension 1 is 10, while the number of elements in tensor b at dimension 1 is 3.

To fix this issue, you can either resize one of the tensors to match the other tensor's dimension at dimension 1, or reshape one of the tensors to have a different number of dimensions.

Here are some possible solutions:

1. Reshape tensor a: You can reshape tensor a to match the number of elements in tensor b at dimension 1. For example, if tensor a has a shape of (10, 5) and tensor b has a shape of (3, 5), you can reshape tensor a to have a shape of (3, 2, 5) using the reshape() function.

2. Resize tensor b: Alternatively, you can resize tensor b to match the number of elements in tensor a at dimension 1. For example, if tensor a has a shape of (10, 5) and tensor b has a shape of (3, 5), you can resize tensor b to have a shape of (10, 5) using the resize() function.

3. Verify the input data: Double-check the input data for tensor a and tensor b to ensure that they have the correct dimensions and sizes.

resnet The size of tensor a (60) must match the size of tensor b (64) at non-singleton dimension 3

引用和引用[2]中提到的错误是由于张量的大小不匹配导致的。具体而言，引用[1]中的张量a的大小为40，而张量b的大小为41，在非单例维度3上不匹配。引用中的错误也是类似的情况，张量a的大小为22，而张量b的大小为32，在非单例维度3上不匹配。

引用中提到的问题是关于卷积神经网络的输入和输出维度的变化。根据提供的信息，输入张量x的大小为[10, 3, 32, 32]，而输出张量out的大小为[10, 300, 22, 22]。这是因为在网络中具有3x3卷积核的卷积层没有添加padding=1，导致每次卷积操作使图像缩小1个单位。

解决这个问题的方法是在具有3x3卷积核的卷积层中添加padding=1参数。这将确保在卷积操作中图像的大小保持不变。

对于你提到的resnet中的错误消息，"The size of tensor a (60) must match the size of tensor b (64) at non-singleton dimension 3"，这是一个类似的错误，表示张量a的大小为60，而张量b的大小为64，在非单例维度3上不匹配。解决这个问题的方法是确保在相应的操作中张量的大小匹配。