The size of tensor a (15) must match the size of tensor b (14) at non-singleton dimension 2

个错误提示的意思是张量a和张量b在非单一维度2上的大小不匹配，因此无法完成操作。这通常是由于张量的形状不匹配导致的。如果您想执行操作，您需要确保张量a和张量b在所有维度上的大小都匹配。

import torch

a = torch.randn(3, 5, 15)
b = torch.randn(3, 14, 10)

# 下面这行代码会报错
c = torch.matmul(a, b)

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The size of tensor a (16) must match the size of tensor b (15) at non-singleton dimension 3

这个错误提示表明在进行张量运算时，两个张量的维度不匹配。具体来说，张量a在第3个维度上的大小为16，而张量b在第3个维度上的大小为15，因此无法进行运算。解决这个问题的方法是调整张量的大小，使得它们在所有维度上的大小都匹配。

解决这个问题的方法有很多种，具体取决于你的应用场景和数据结构。以下是一些可能有用的方法：

1. 检查张量的维度和大小，确保它们符合你的预期。
2. 使用torch.reshape()或torch.view()函数调整张量的大小，使得它们在所有维度上的大小都匹配。
3. 使用torch.unsqueeze()函数在张量中添加一个新的维度，使得张量的大小匹配。
4. 检查你的代码，确保你没有在张量运算中使用了错误的维度。

RuntimeError: The size of tensor a (1010) must match the size of tensor b (15) at non-singleton dimension 2

这个错误是因为你的张量 a 和张量 b 在第二个维度上的大小不匹配。张量 a 的大小是1010，而张量 b 的大小是15。为了使它们的大小匹配，你需要调整张量的形状或重新定义它们。

如果你想调整张量的形状，你可以使用 PyTorch 的 `view` 方法来改变张量的维度。例如，你可以尝试将张量 a 调整为与张量 b 相同的形状，可以使用以下代码：

a = a.view(a.size(0), a.size(1), b.size(2))

如果你想重新定义张量的大小，你可以使用 PyTorch 的 `resize_` 方法来改变张量的大小。例如，你可以尝试将张量 a 重新定义为与张量 b 相同的大小，可以使用以下代码：

a.resize_(b.size())

请注意，在这两种情况下，你需要确保调整或重新定义张量的操作是合理和符合你的需求的。