RuntimeError: The shape of the 2D attn_mask is torch.Size([122, 122]), but should be (134, 134).该怎么改

这个RuntimeError通常在PyTorch的注意力机制（如自注意力层或Transformer模型）中遇到，它提示你在构建注意力mask时，mask的形状与预期不符。torch.Size([122, 122])意味着mask是一个122x122的二维张量，而应该是一个134x134的。

解决这个问题，你需要检查你提供的mask数据是否确实对应于输入序列的长度。可能是以下原因：

1. **mask创建**：如果你手动创建了mask，确认它的行数和列数（通常是句子长度或batch size）是否正确设置为134。

2. **padding处理**：如果mask是由填充后的序列生成的，确保你在计算mask时考虑到了填充部分。在某些框架中，需要减去实际的有效序列长度。

3. **批处理处理**：如果是针对batch的mask，确保每个样本都被正确地处理，特别是如果有动态batch size的情况，记得调整mask的形状。

4. **函数参数传递**：如果你是在某个函数或方法内部创建mask，确认你是否正确地将正确的sequence length作为参数传入。

修正代码示例（假设`seq_len`是正确的长度）：

attn_mask = torch.triu(torch.ones(seq_len, seq_len), diagonal=1)  # 如果seq_len是134

一旦修复了mask的尺寸，错误应该就会消失。