RuntimeError: The size of tensor a (8) must match the size of tensor b (2) at non-singleton dimension 2

这个错误通常是由于两个张量的形状不匹配导致的。具体来说，张量a和张量b在第2个非单例维度上的大小不同。要解决这个问题，你需要检查你的代码，找出哪些张量在形状上不匹配，并确保它们的形状相同。你可以使用PyTorch的view()函数来调整张量的形状，以确保它们具有相同的形状。如果你不确定哪些张量不匹配，可以使用PyTorch的size()函数来检查它们的形状。例如：

import torch

a = torch.randn(2, 3, 4)
b = torch.randn(2, 8, 4)

if a.size()[2] != b.size()[2]:
    print("Error: The size of tensor a ({}) must match the size of tensor b ({}) at non-singleton dimension 2".format(a.size(), b.size()))

相关问题

RuntimeError: The size of tensor a (84) must match the size of tensor b (56) at non-singleton dimension 3

引用\[1\]和\[2\]提到了类似的错误信息，即"RuntimeError: The size of tensor a (4) must match the size of tensor b (2) at non-singleton dimension 1"和"RuntimeError: The size of tensor a (4) must match the size of tensor b (3) at non-singleton dimension 0"。这些错误通常是由于维度信息不匹配导致的。引用\[2\]中提供了一个解决办法，即将图像转换为RGB格式。因此，对于你的问题"RuntimeError: The size of tensor a (84) must match the size of tensor b (56) at non-singleton dimension 3"，你可以尝试将图像转换为RGB格式来解决这个问题。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [RuntimeError: The size of tensor a (4) must match the size of tensor b (2) at non-singleton dimensio](https://blog.csdn.net/weixin_44337238/article/details/124293003)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [报错解决——RuntimeError: The size of tensor a (4) must match the size of tensor b (3) at non-...](https://blog.csdn.net/Williamcsj/article/details/125746752)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [RuntimeError: The size of tensor a (4) must match the size of tensor b (3) at non-singleton dimensio](https://blog.csdn.net/weixin_46135327/article/details/130805823)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

RuntimeError: The size of tensor a (12) must match the size of tensor b (8) at non-singleton dimension 3

您遇到的错误是RuntimeError: The size of tensor a (12) must match the size of tensor b (8) at non-singleton dimension 3。这个错误表示在第3个维度上，张量a的大小为12，而张量b的大小为8，它们的大小不匹配。您可以通过查看代码，确保这两个张量在第3个维度上具有相同的大小，并进行相应的处理以满足要求。

解决方案：
根据您提供的错误信息，您可以使用以下方法来解决这个问题：

1. 检查代码逻辑：检查您的代码，确认在使用这两个张量执行操作之前，它们在第3个维度上的大小是否一致。可能是由于数据处理或计算过程中的错误导致了这个大小不匹配的问题。

2. 调整张量的大小：如果您发现这两个张量在第3个维度上的大小不匹配，您可以使用相应的方法来调整它们的大小。例如，您可以使用PyTorch中的view函数来改变张量的形状。您可以参考上面引用中的示例代码，使用view函数将张量的形状改变成匹配的大小。

3. 检查数据加载器设置：如果您的代码涉及到使用数据加载器加载数据，您可以检查数据加载器的设置，确保在创建数据加载器时没有出现错误。特别是，检查数据加载器的batch_size参数是否正确设置为可以匹配这两个张量大小的值。

总之，要解决RuntimeError: The size of tensor a (12) must match the size of tensor b (8) at non-singleton dimension 3的错误，您需要检查代码逻辑，调整张量的大小或检查数据加载器的设置，以确保这两个张量在第3个维度上具有相同的大小。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>