RuntimeError: The size of tensor a (27) must match the size of tensor b (8) at non-singleton dimension 1

### 解决 PyTorch 中张量尺寸不匹配的 RuntimeError 当遇到 `RuntimeError` 报错提示张量 a 和张量 b 在非单例维度 1 上大小分别为 27 和 8 不匹配时，这通常意味着尝试执行的操作（如加法、乘法或其他操作）要求两个张量在指定维度上的形状相等。 #### 方法一：调整张量尺寸以匹配目标维度 可以通过插值或填充的方式使两个张量在特定维度上具有相同的长度。对于图像数据或者其他二维网格结构的数据来说，使用双线性插值是一种常见的做法： ```python import torch.nn.functional as F tensor_a = ... # 假设这是原始 tensor_a 尺寸为 (batch_size, 27, ...) target_shape = list(tensor_b.shape) # 获取 tensor_b 的形状作为目标形状 target_shape[1] = max(target_shape[1], tensor_a.shape[1]) # 确保新尺寸至少等于较大者 # 对 tensor_a 进行缩放处理使其适应 tensor_b 的高度/宽度 resized_tensor_a = F.interpolate( input=tensor_a.unsqueeze(0), # 插入批次维度以便于调用 interpolate 函数 size=target_shape, mode='bilinear', align_corners=False).squeeze(0) print(f"Reshaped Tensor A Shape: {resized_tensor_a.shape}") ``` 这种方法适用于那些能够容忍一定程度失真的场景，比如卷积神经网络中的特征图。 #### 方法二：通过切片或裁剪来缩小较大的张量 如果不需要保持原数据不变，则可以直接截取部分区域使得两者一致: ```python if tensor_a.size(1) > tensor_b.size(1): tensor_a = tensor_a[:, :tensor_b.size(1)] else: tensor_b = tensor_b[:, :tensor_a.size(1)] print(f"Sliced Tensors Shapes: {tensor_a.shape}, {tensor_b.shape}") ``` 此方法简单直接，但是需要注意这样做可能会丢失某些重要的上下文信息，在实际应用前应仔细评估其影响[^1]。 #### 方法三：利用广播机制扩展较小的张量 PyTorch 支持自动广播规则，允许不同形状但兼容的张量之间进行算术运算。然而，这种情况下由于存在明显的差异（即 27 vs 8），所以单纯依靠广播可能无法解决问题；但如果其中一个张量确实应该被重复用于另一个更大的空间内，则可以考虑手动复制该向量直到满足条件为止。 ```python repeated_times = int(np.ceil(float(max(tensor_a.size(1), tensor_b.size(1))) / min(tensor_a.size(1), tensor_b.size(1)))) smaller_tensor = tensor_a if tensor_a.numel() < tensor_b.numel() else tensor_b expanded_smaller_tensor = smaller_tensor.repeat_interleave(repeats=repeated_times, dim=1)[:,:max(tensor_a.size(1), tensor_b.size(1))] print(f"Expanded Smaller Tensor Shape: {expanded_smaller_tensor.shape}") ``` 上述三种方案各有优劣，具体选择取决于应用场景以及对精度的要求程度。建议先分析造成尺寸不同的原因再决定采取哪种策略最为合适[^3]。