RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (64x2048 and 512x128)

这个错误意味着你正在尝试将两个形状不兼容的张量相乘。具体来说，您正在尝试将一个形状为（64，2048）的张量与一个形状为（512，128）的张量相乘，这是不允许的。

要解决此问题，您需要确保您要相乘的两个张量的形状是兼容的。在这种情况下，您可能需要重新调整其中一个张量的形状，使它与另一个张量的形状匹配。您可以使用PyTorch中的`view()`，`reshape()`或`transpose()`等函数来调整张量的形状。

如果您需要更具体的帮助，请提供更多的上下文和代码示例。

相关问题

RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (16x512 and 2048x128)

这个错误信息表示你试图进行矩阵乘法操作时，两个矩阵的形状不兼容，无法进行乘法运算。在矩阵乘法中，第一个矩阵的列数必须与第二个矩阵的行数相同。具体来说，错误信息中的 "mat1" 的形状是 (16x512)，而 "mat2" 的形状是 (2048x128)，所以 mat1 的列数（512）与 mat2 的行数（2048）不匹配。

如果我们要将 mat1 和 mat2 进行矩阵乘法，需要确保 mat1 的列数与 mat2 的行数一致。例如，如果 mat1 是 (a x b)，那么 mat2 应该是 (b x c)，这样乘法后的结果矩阵形状将是 (a x c)。

解决这个问题，你需要检查矩阵维度是否正确，或者可能需要调整矩阵操作的顺序。

RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (64x1568 and 2048x64)

这个错误通常是由于尝试将不兼容的矩阵相乘而引起的。错误信息中给出了矩阵的形状（shape），第一个矩阵的形状是(64x1568)，第二个矩阵的形状是(2048x64)。两个矩阵中间的乘号（*）指示它们进行矩阵乘法运算，但由于矩阵的形状不兼容，所以会出现这个错误。

要解决这个问题，需要检查代码中的矩阵维度，并确保它们匹配。例如，如果您想将一个64x1568的矩阵乘以一个1568x2048的矩阵，您需要在代码中使用以下语句：

result = np.dot(matrix1, matrix2)

其中，np.dot()是numpy库中用于矩阵乘法的函数。您需要确保第一个矩阵的列数与第二个矩阵的行数相同，以便它们可以进行矩阵乘法运算。