RuntimeError: The size of tensor a (80) must match the size of tensor b (40) at non-singleton dimension 3

这个报错通常是因为两个张量的形状不匹配导致的。具体来说，张量a在第3个维度上的大小是80，而张量b在第3个维度上的大小是40，两者不匹配，因此会出现这个错误。解决这个问题的方法是确保两个张量在所有维度上的大小都匹配。你可以使用PyTorch中的view()函数来调整张量的形状，或者使用其他方法来确保张量的形状匹配。如果你需要更具体的帮助，请提供更多的上下文信息，例如你的代码和数据形状等。

相关问题

RuntimeError: The size of tensor a (80) must match the size of tensor b (56) at non-singleton dimension 3

这个错误通常是因为你在进行一些Tensor操作时，两个Tensor的shape不匹配导致的。

你可以在报错的代码处打印出两个Tensor的shape，看看哪个维度不匹配，然后对其进行调整，使其可以进行相应的操作。建议使用`print(a.shape, b.shape)`来打印shape。

如果需要进一步帮助，请提供出错的代码段以及完整的报错信息。

RuntimeError: The size of tensor a (80) must match the size of tensor b (60) at non-singleton dimension 3

这个错误是由于张量大小不匹配引起的。根据错误信息，张量a的大小为80，而张量b的大小为60，在第3个维度上不匹配。

要解决这个问题，你需要确保张量a和b在所有维度上的大小都相同。你可以使用PyTorch提供的函数来调整张量的大小，如torch.reshape或torch.view。根据你的需求，你可以选择适当的方法来调整张量的大小，以使其与目标张量的大小匹配。

另外，你还可以检查一下数据输入的过程，确保没有发生数据截断或缺失的情况，导致张量大小不匹配。

希望这些信息对你有帮助！如果你还有其他问题，请继续提问。