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 (8) must match the size of tensor b (325) at non-singleton dimension 2

这个错误提示表明在一个维度上，张量a的大小为8，而张量b的大小为325，它们在这个维度上的大小不匹配。在PyTorch中，两个张量相加时，它们的形状必须完全相同。您需要检查代码中的张量形状是否正确，并确保它们在执行任何操作之前具有相同的形状。您也可以使用PyTorch的广播机制来使两个张量具有相同的形状。

RuntimeError: The size of tensor a (8) must match the size of tensor b (3) at non-singleton dimension 1

这个错误通常是由于张量的维度不匹配引起的。根据你提供的引用内容，我可以给出以下解决方法：

1. 检查张量的维度：确保张量a和张量b在非单例维度1上的大小相同。你可以使用`tensor.size()`方法来检查张量的大小。

2. 调整张量的大小：如果张量的大小不匹配，你可以使用PyTorch的`torch.reshape()`函数来调整张量的大小，以确保它们在维度1上的大小相同。

3. 检查数据加载器的参数：如果你在使用数据加载器时遇到这个错误，可以检查数据加载器的参数是否正确。特别是，确保`batch_size`参数与你的模型期望的输入大小相匹配。

4. 检查模型的输入和输出：如果你在运行模型时遇到这个错误，可以检查模型的输入和输出是否匹配。确保模型的输入和输出张量的维度和大小是一致的。

下面是一个示例代码，演示了如何调整张量的大小：

import torch

a = torch.randn(8, 3)
b = torch.randn(8, 3, 5)

if a.size(1) != b.size(1):
    b = b.reshape(b.size(0), a.size(1), b.size(2))

print("Reshaped tensor b:", b.size())