The size of tensor a (2) must match the size of tensor b (10) at non-singleton dimension 0

这个错误通常是由于两个张量在第0个维度上的大小不匹配导致的。这可能是由于在进行张量操作时，两个张量的形状不兼容所致。要解决这个问题，您需要检查两个张量的形状，并确保它们在进行操作时是兼容的。您可以使用PyTorch的`size()`函数来检查张量的形状。如果您需要更改张量的形状，可以使用`view()`函数。

<<请问如何使用PyTorch的size()函数检查张量的形状？>>

以下是一个例子，假设您有两个张量a和b，您可以使用以下代码检查它们的形状：

import torch

a = torch.randn(2, 3)
b = torch.randn(10, 3)

print(a.size()) # 输出：torch.Size([2, 3])
print(b.size()) # 输出：torch.Size([10, 3])

如果您需要更改张量的形状，您可以使用`view()`函数。例如，如果您想将张量a的形状更改为(3, 2)，您可以使用以下代码：

a = a.view(3, 2)
print(a.size()) # 输出：torch.Size([3, 2])