The size of tensor a (4) must match the size of tensor b (24) at non-singleton d...

{
  "error_translation": {
    "original": "RuntimeError: The size of tensor a (4) must match the size of tensor b (24) at non-singleton dimension 2",
    "chinese": "运行时错误：张量 a 的大小 (4) 必须与张量 b 的大小 (24) 在非单例维度 2 上匹配"
  },
  "cause_analysis": "在 `torch.sum(prob.unsqueeze(-1) * x, dim=2)` 操作中，`prob.unsqueeze(-1)` 的维度 2 大小为 4，而 `x` 的维度 2 大小为 24。由于这两个维度的大小不匹配，导致了广播错误。",
  "solution": {
    "description": "需要确保 `prob.unsqueeze(-1)` 和 `x` 在进行逐元素乘法时，维度 2 的大小是一致的。这通常意味着您需要调整 `prob` 或 `x` 的生成方式，使其满足维度匹配的要求。一种可能的修改是，如果 `prob` 的最后一个维度应该与 `x` 的倒数第二个维度（即 `x.shape[-2]`）匹配，并且 `prob` 的总维度数比 `x` 少一，那么可能需要对 `prob` 进行重塑或调整。",
    "code_suggestion": "请检查 `prob` 和 `x` 的形状。假设 `x` 的形状是 `(batch_size, seq_len, input_dim)`，而 `prob` 的形状是 `(batch_size, seq_len, num_classes)`，您可能希望将 `prob` 的最后一个维度与 `x` 的最后一个维度进行某种形式的对齐或加权。如果 `prob` 实际上是要对 `x` 的某个维度进行加权，请确保 `prob` 的维度能够广播到 `x` 的对应维度。例如，如果 `prob` 是 `(batch_size, seq_len, 1)`，则 `prob.unsqueeze(-1)` 会是 `(batch_size, seq_len, 1, 1)`，这仍然不匹配。 \n\n**更正示例（假设 prob 是每个时间步的概率分布，且数量与 x 的倒数第二个维度匹配）：**\n如果 `x` 的形状是 `(N, T, D1)` 且 `prob` 的形状是 `(N, T, D2)`，而您希望进行加权求和，您可能需要确保 `D1 == D2` 或者调整 `prob` 的维度。 \n\n**另一种可能性**：如果 `prob` 是一个注意力权重，其形状为 `(N, T, C)`，而 `x` 是 `(N, T, D)`，并且您期望 `prob` 的最后一个维度 `C` 能够与 `x` 的倒数第二个维度 `T` 进行某种操作，那么这里的维度操作需要明确。 \n\n**您当前的代码 `prob.unsqueeze(-1) * x` 期望 `prob` 的最后一个维度（unsqueeze(-1) 后是倒数第二个维度）与 `x` 的倒数第二个维度匹配。**\n\n**请提供 `prob` 和 `x` 在执行此操作前的具体 `shape`，以便提供更精确的修改建议。**"
  },
  "preventive_measures": [
    "在进行涉及维度操作（如 `unsqueeze`, `permute`, `view`）后，立即打印张量的 `shape`，以验证其维度是否符合预期。",
    "在执行可能触发维度不匹配的操作（如乘法、加法）前，显式检查参与操作的张量的相关维度大小是否相等或满足广播规则。"
  ]
}