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

这个错误是因为你在进行某些操作时，两个张量的形状不匹配。

具体来说，在这个错误中，你有两个张量a和b，它们在第1个非单例维度上的大小不匹配。张量a在这个维度上的大小是10，而张量b在这个维度上的大小是64。

要解决这个错误，你需要检查你的代码，找出哪些操作导致了这个形状不匹配的问题，并确保两个张量在这个维度上的大小是相同的。可能需要使用一些张量操作，如reshape、unsqueeze或transpose，来改变张量的形状，以便它们可以进行所需的操作。

相关问题

RuntimeError: The size of tensor a (128) must match the size of tensor b (64) at non-singleton dimension 1

这个错误提示表明在进行某个操作时，两个张量的维度不匹配。具体来说，张量a在第1个非单例维度上的大小为128，而张量b在同一维度上的大小为64，两者不匹配，因此会出现这个错误。

解决方法是检查代码中涉及到这两个张量的操作，确保它们的维度匹配。可以使用PyTorch提供的一些函数来调整张量的大小，例如view()、reshape()等。

以下是一个例子，假设我们有两个张量a和b，其中a的大小为(128, 10)，b的大小为(64, 10)，我们想要将它们相加：

import torch

a = torch.randn(128, 10)
b = torch.randn(64, 10)

# 将b的大小调整为(128, 10)，使得它们在第1个非单例维度上的大小相同
b = b.repeat(2, 1)

# 现在a和b在第1个非单例维度上的大小相同，可以相加
c = a + b

RuntimeError: The size of tensor a (96) must match the size of tensor b (64) at non-singleton dimension 1

这个错误提示表明在某个维度上，两个张量的大小不匹配，导致无法进行操作。解决方法是需要将两个张量的大小调整为一致。具体的解决方案取决于你的具体情况，以下是一些可能有用的方法：

1.检查代码中的张量大小是否正确，特别是在涉及到张量操作的地方。

2.使用PyTorch提供的resize()或reshape()函数调整张量的大小。

3.使用torch.nn.functional.interpolate()函数对张量进行插值操作，以调整其大小。

4.使用torch.utils.data.DataLoader中的batch_size参数来调整批次大小，以确保张量大小匹配。