【解决错误】The size of tensor a (8) must match the size of tensor b (64) at non-singleton dimension 1_runtimeerror: the size of tensor

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RuntimeError: Given groups=1, weight of size 64 64 1 1, expected input[16, 48, 40, 40] to have 64 channels, but got 48 channels instead
 错误分析：这里面说的是要求输入的权重是[64，64,1，1]，其中第二个维度的要求是64，但是给定的输入却是[16, 48, 40, 40]，导致输入的第二个维度48和64不匹配。 
三、解决方案
 
 一般出错都是在卷积层的输出的维度匹配不上下一个卷积层要求的输出维度，这时候我们要仔细检查上一层卷积的out_channel是否和下一层卷积的in_channel一模一样。
 当然还要注意concatenation拼接等操作引起的维度变化。
                    【解决错误】The size of tensor a (8) must match the size of tensor b (64) at non-singleton dimension 1
                    一、报错RuntimeError: Given groups=1, weight of size 64 64 1 1, expected input[16, 48, 40, 40] to have 64 channels, but got 48 channels instead二、原因 错误分析：这里面说的是要求输入的权重是[64，64,1，1]，其中第二个维度的要求是64，但是给定的输入却是[16, 48, 40, 40]，导致输入的第二个维度48和64不匹配。三、解决方案 一般出错都
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mmdetection2.3.0训练报错：RuntimeError: The size of tensor a （8） must match the size of tensor b （81） at non-singleton dimension 1 文章目录：1 错误原因分析2 解决方式
1 错误原因分析
1、使用SAC-Cascade模型训练，模型位置：
./configs/detectors/cascade_..
					The size of tensor a (x) must match the size of tensor b (y) at non-singleton dimension z
PyTorch操作支持广播，其张量参数可以自动扩展为相同大小（不复制数据）。
PyTorch广播语义密切跟随numpy式广播。如果你熟悉数字广播，可以按照之前流程执行。
其广播机制遵循以下规则：
每个张量至少具有一个维度；
广播时，从尾部维度开始，满足尺寸大小相等或其中一个为1或其中一个不存在。
Referenc...
					the size of tensor a (4096) must match the size of tensor b (32) at non-singleton dimension1 怎么解决
				【解决错误】The size of tensor a (8) must match the size of tensor b (64) at non-singleton dimension 1
					41347
				【错误解决】RuntimeError: [enforce fail at ..\c10\core\CPUAllocator.cpp:72] data. DefaultCPUAllocator: not
					35704