The size of tensor a (784) must match the size of tensor b (256) at non-singleton dimension 1

这错误提示通常出现在PyTorch中，它表示在进行某些操作时，两个张量的形状不兼容。在这种情况下，张量a的形状为(784,)，而张量b的形状为(256,)，它们在第1个非单例维上的大小不匹配。要解决此问题，您需要调整其中一个张量的形状，以使它们在操作所需的所有维度上的大小匹配。您可以使用PyTorch中的reshape()函数来调整张量的形状。

相关问题

The size of tensor a (32) must match the size of tensor b (784) at non-singleton dimension 2

这是一个错误提示信息，提示你的代码中有一个 tensor 的维度不匹配。具体来说，你有两个 tensor a 和 b，它们的形状分别为 (batch_size, 32) 和 (batch_size, 28, 28)，在进行某个操作时需要它们的维度匹配，但是在第 2 维上不匹配，因为 a 的第 2 维大小为 32，而 b 的第 2 维大小为 28。你需要检查代码中这个操作的实现，或者调整 a 和 b 的形状，使得它们在这个维度上匹配。

The size of tensor a (123) must match the size of tensor b (256) at non-singleton dimension 1

这个错误提示是 PyTorch 给出的，它表示在进行某个操作时，两个 tensor 的形状不匹配。具体来说，tensor a 在第 1 维的大小是 123，而 tensor b 在第 1 维的大小是 256，这两个大小不一致，因此无法进行操作。

解决这个问题的方法是调整 tensor 的形状，使得它们在需要匹配的维度上的大小一致。具体的调整方法要根据具体的操作和数据形状来确定。