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

这个错误提示的意思是两个张量在非单例维度1的大小不匹配。这可能是因为您正在尝试将两个形状不同的张量进行某种操作或组合。

要解决这个问题，您需要确保两个张量在所有维度上的大小都匹配。您可以使用PyTorch提供的各种函数来改变张量的形状或大小，以确保其与另一个张量的大小匹配。以下是一些可能有用的函数：

- torch.reshape(input, shape)
- torch.unsqueeze(input, dim)
- torch.squeeze(input, dim)
- torch.transpose(input, dim0, dim1)

如果您不确定哪个维度不匹配，请使用print语句打印张量的形状，以便您可以检查它们并找到错误。

如果您的数据集中的样本大小不一致，您可以使用torch.utils.data.DataLoader中的参数来指定批量大小和填充。

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。