这个错误提示表明，在进行某个操作时，张量a和b在第1个非单例维（即除了1以外的维度）上的大小不一致。例如，如果a是一个形状为(5, 5)的张量，而b是一个形状为(5, 10)的张量，则在第二个维度上的大小不匹配。
要解决这个错误，需要确保在执行操作之前，a和b在所有维度上的大小都是匹配的。可以使用torch.reshape()或torch.view()函数调整张量的大小，或者使用广播（broadcasting）来自动扩展张量的大小以匹配操作的需求。
以下是两种可能的方法：
方法一：通过reshape调整张量大小
import torch a = torch.randn(5, 5) b = torch.randn(5, 10) # 使用reshape将张量b的第二个维度缩小到和张量a匹配 new_b = b.reshape(5, 5, 2) # 执行操作，并检查结果是否符合大小 result = torch.matmul(a.unsqueeze(0), new_b) assert result.shape == (1, 5, 2)
方法二：使用广播自动扩展张量大小
import torch a = torch.randn(5, 5) b = torch.randn(5, 10) # 使用unsqueeze直接在张量b的第二个维度后面添加一个新维度 new_b = b.unsqueeze(-1) # 利用广播自动将张量new_b在最后一个维度上扩展为2 result = torch.matmul(a.unsqueeze(0), new_b) assert result.shape == (1, 5, 2)
以上两种方法都是将张量b的形状修改为与张量a匹配，从而避免了在执行操作时出现大小不一致的错误。
