The size of tensor a (0) must match the size of tensor b (2) at non-singleton dimension 1

这个错误通常是由于两个张量在维度大小不匹配时导致的。请检查你的代码，确保你正在执行预期的操作。具体来说，你可能需要检查以下几个方面：

1. 检查两个张量的形状（shape）是否相同，特别是在第一个和第二个维度上。
2. 检查你正在执行的操作是否需要两个张量具有相同的形状和大小。
3. 如果你正在使用广播（broadcasting）来执行操作，请确保你了解广播规则，并检查你正在执行的广播操作是否符合你的预期。

如果你无法解决这个问题，请提供更多的上下文和代码信息，这样我就可以更好地帮助你。

相关问题

The size of tensor a (3) must match the size of tensor b (0) at non-singleton dimension 0

这个错误通常是由于在进行张量运算时，两个张量的形状不兼容导致的。具体来说，这个错误提示表明在第 0 维上，张量 a 的大小为 3，而张量 b 的大小为 0，这是不兼容的。

要解决这个问题，你需要检查你的代码，找出哪里出现了这个错误，并确保两个张量的形状是兼容的。你可以使用 PyTorch 的 reshape() 函数来改变张量的形状，以使其与另一个张量兼容。

The size of tensor a (2) must match the size of tensor b (10) at non-singleton dimension 0

这个错误通常是由于两个张量在第0个维度上的大小不匹配导致的。这可能是由于在进行张量操作时，两个张量的形状不兼容所致。要解决这个问题，您需要检查两个张量的形状，并确保它们在进行操作时是兼容的。您可以使用PyTorch的`size()`函数来检查张量的形状。如果您需要更改张量的形状，可以使用`view()`函数。

<<请问如何使用PyTorch的size()函数检查张量的形状？>>

以下是一个例子，假设您有两个张量a和b，您可以使用以下代码检查它们的形状：

import torch

a = torch.randn(2, 3)
b = torch.randn(10, 3)

print(a.size()) # 输出：torch.Size([2, 3])
print(b.size()) # 输出：torch.Size([10, 3])

如果您需要更改张量的形状，您可以使用`view()`函数。例如，如果您想将张量a的形状更改为(3, 2)，您可以使用以下代码：

a = a.view(3, 2)
print(a.size()) # 输出：torch.Size([3, 2])