上述代码中报错，RuntimeError: The size of tensor a (256) must match the size of tensor b (2048) at non-singleton dimension 2

这个报错是由于两个张量的维度不匹配导致的。张量a的大小是256，而张量b的大小是2048，两者在第二个维度上的大小不一致。

要解决这个问题，你需要确保两个张量的维度匹配。你可以使用PyTorch的函数来改变张量的大小，例如使用`torch.reshape()`或`torch.view()`函数来调整张量的形状，使其与另一个张量的维度匹配。

下面是一个示例，假设你想将张量a的大小从256改变为2048：

import torch

a = torch.randn(256, 10, 20)  # 假设a是一个大小为(256, 10, 20)的张量
b = torch.randn(2048, 10, 20)  # 假设b是一个大小为(2048, 10, 20)的张量

a = a.reshape(2048, 10, 20)  # 使用reshape函数将a的大小改变为(2048, 10, 20)

# 或者使用view函数将a的大小改变为(2048, 10, 20)
# a = a.view(2048, 10, 20)

# 现在，a和b在所有维度上的大小都是一致的，可以进行其他操作了

请注意，这只是一个示例代码片段，具体如何调整张量的形状要根据你的实际需求来决定。你需要根据你的代码逻辑来调整张量的形状，以确保维度匹配。

相关问题

torch.where 报错 RuntimeError: The size of tensor a (8) must match the size of tensor b (16) at non-singleton dimension 0

torch.where函数是PyTorch中的一个条件选择函数，它根据给定的条件从两个输入张量中选择元素。根据你提供的错误信息，报错信息显示张量a的大小为8，而张量b的大小为16，这两个张量在非单例维度0上的大小不匹配，导致了运行时错误。

为了使用torch.where函数，你需要确保两个输入张量的形状是一致的。在这种情况下，你需要调整张量a或b的形状，使它们在维度0上具有相同的大小。

以下是一种可能的解决方法：

1. 如果你想要在维度0上将张量a或b进行广播以匹配另一个张量的大小，可以使用torch.unsqueeze函数来添加一个维度。例如，如果你想要将张量a进行广播以匹配张量b的大小，可以使用以下代码：
a = torch.unsqueeze(a, 0) # 在维度0上添加一个维度

2. 如果你想要缩小张量b的大小以匹配张量a的大小，可以使用torch.narrow函数来裁剪张量b。例如，如果你想要将张量b裁剪为与张量a相同的大小，可以使用以下代码：
b = torch.narrow(b, 0, 0, a.size(0)) # 在维度0上裁剪张量b

请根据你的具体需求选择适当的方法来解决大小不匹配的问题。记得在使用torch.where函数之前，确保两个输入张量的形状是一致的。

损失函数报错RuntimeError: The size of tensor a (2) must match the size of tensor b (4) at non-singleton dimension 1怎么改

这个错误通常是由于您的两个张量之间的尺寸不匹配导致的。您需要检查您的代码，特别是在计算损失函数时，确保输入张量的形状正确。

如果您使用PyTorch，您可以使用`torch.nn.functional`中的函数来计算损失函数，例如`torch.nn.functional.cross_entropy`或`torch.nn.functional.mse_loss`。这些函数会自动处理输入张量的形状，从而避免上述错误。

另外，如果您能够提供更多的代码和具体信息，我可以更好地帮助您解决这个问题。