The size of tensor a (256) must match the size of tensor b (196) at non-singleton dimension 3

这个错误提示是由于两个张量的维度不匹配导致的。在这种情况下，张量a的第3个维度的大小为256，而张量b的第3个维度的大小为196，它们不相等，因此会出现错误。

为了解决这个问题，你可以考虑调整张量a和张量b的维度，使它们在第3个维度上具有相同的大小。你可以使用一些张量操作函数来实现这个目标，例如torch.reshape()或torch.transpose()。

下面是一个示例，展示了如何调整张量a和张量b的维度，使它们在第3个维度上具有相同的大小：

import torch

# 假设a和b是两个张量
a = torch.randn(2, 3, 256, 4)
b = torch.randn(2, 3, 196, 4)

# 调整张量a的维度，使其在第3个维度上与张量b的大小相匹配
a = a[:, :, :196, :]

# 或者调整张量b的维度，使其在第3个维度上与张量a的大小相匹配
b = b[:, :, :256, :]

# 现在张量a和张量b在第3个维度上具有相同的大小

请注意，具体的调整方法取决于你的数据和需求，你可以根据实际情况选择适合的方法来调整张量的维度。

相关问题

The size of tensor a (64) must match the size of tensor b (256) at non-singleton dimension 3

这个错误通常是由于两个张量在某个维度上的大小不匹配导致的。在这种情况下，您需要检查两个张量的形状，并确保它们在所有维度上都匹配。如果您需要更改张量的形状，可以使用PyTorch中的view()函数。

以下是一个示例，展示如何使用view()函数将一个形状为[64, 1, 28, 28]的张量调整为形状为[64, 784]的张量，以便与另一个形状为[64, 784, 256]的张量匹配：

import torch

a = torch.randn(64, 1, 28, 28)
b = torch.randn(64, 784, 256)

# 将a张量的形状调整为[64, 784]
a = a.view(64, 784)

# 现在a和b在所有维度上都匹配
c = torch.matmul(a, b)

The size of tensor a (512) must match the size of tensor b (256) at non-singleton dimension 3

这是一个关于张量操作的问题。在深度学习或Python的库如PyTorch或TensorFlow中，当我们尝试相加、矩阵乘法等操作两个张量（tensor）时，它们必须在非单元素维度上具有相同的大小。在这个例子中，tensor a 的第三个非单元素维度（dimension 3）大小是 512，而 tensor b 的第三个非单元素维度是 256。这意味着这两个张量在维度3上的元素数量不匹配，如果不做调整直接运算，会引发错误。

通常，在进行张量运算之前，我们需要对它们进行适当的reshape（重塑形状）或者transposing（转置）操作，以便在指定维度上匹配尺寸。如果不需要改变内容，也可以通过broadcasting（广播机制）来解决，但这只适用于特定规则，比如数值可以沿着一个轴进行扩展。