pytorch中利用torch.matmul出现expected batch2_sizes[0] == bs && batch2_sizes[

这个错误是由于在使用torch.matmul函数时，输入的两个张量的维度不匹配导致的。

具体来说，这个错误一般会在进行矩阵乘法运算时出现。在PyTorch中，torch.matmul函数用于实现矩阵相乘。它要求输入的两个张量在满足矩阵乘法规则的前提下，维度要匹配。

例如，如果第一个张量的形状为（N，M），第二个张量的形状为（M，P），那么它们是可以进行矩阵乘法的，返回的结果张量的形状为（N，P）。

当出现expected batch2_sizes[0] == bs的错误时，意味着在执行torch.matmul函数时，两个张量的第一个维度不匹配。其中，expected batch2_sizes[0]表示期望的batch2_sizes张量的第一个维度的大小，而bs表示批次大小。这个错误提示告诉我们batch2_sizes的第一个维度大小应与批次大小相等。

要解决这个错误，有以下几种可能的原因和解决方法：
1. 确保输入张量的形状匹配：检查输入张量的形状是否满足矩阵乘法的规则，即第一个张量的列数和第二个张量的行数要相等。
2. 检查批次大小：确保批次大小在进行矩阵乘法时被正确传入，并且与batch2_sizes张量的第一个维度大小相等。
3. 检查输入张量的维度：如果遇到这个错误，可以打印出两个待乘的张量的形状，检查它们的维度是否与预期一致。

如果以上方法都没有解决问题，可能需要进一步检查代码中其他的操作，以确定错误的具体原因。

相关问题

w_times_x = torch.bmm(batch_w_ih, x.unsqueeze(-1)) # [bs, 4*h_size, 1] RuntimeError: Expected batch2_sizes[0] == bs && batch2_sizes[1] == contraction_size to be true, but got false. (Could this error message be improved? If so, please report an enhancement request to PyTorch.)

这个错误通常是因为batch_w_ih和x的形状不兼容导致的。在这种情况下，batch_w_ih和x的维度应该分别为[bs, 4*h_size, h_size]和[bs, h_size]，其中bs是批量大小，h_size是隐藏状态的大小。

请确保您的输入张量具有正确的形状。如果batch_w_ih或x的形状不正确，您可以使用以下代码更改它们的形状：

batch_w_ih = batch_w_ih.view(bs, 4*h_size, h_size)
x = x.view(bs, h_size)

如果您的输入张量已经具有正确的形状，则可能是由于其他代码中的错误导致的。您可以尝试打印batch_w_ih和x的形状，以确定它们是否正确，并查看其他代码是否有问题。

a.shape为torch.Size（[16， 307， 12， 12]）和b.shape为torch.Size（[16， 3684， 2]）怎么才能使用torch.matmul 可以帮我写好pytorch代码吗上述代码不成功，报错：Expected batch2_sizes[0] == bs && batch2_sizes[1] == contraction_size to be true, but got false. 请写出能让我成功运行的代码

`torch.matmul`函数要求两个输入张量的维度满足矩阵相乘的要求，即第一个张量的最后一维的大小与第二个张量的倒数第二维的大小相等。根据你提供的两个张量的大小，无法直接使用`torch.matmul`函数进行矩阵相乘，需要先对其中一个张量进行转置或者维度变换。

以下是一个示例代码，将第一个张量`a`的最后两维展平为一维，然后将第二个张量`b`的倒数第二维和最后一维转置，然后使用`torch.matmul`函数进行矩阵相乘：

import torch

a = torch.randn(16, 307, 12, 12)
b = torch.randn(16, 3684, 2)

a_flat = a.view(16, -1, 1)  # 将a的最后两维展平为一维
b_trans = b.transpose(-1, -2)  # 将b的倒数第二维和最后一维转置

c = torch.matmul(a_flat, b_trans)  # 矩阵相乘

print(c.shape)  # 输出结果：torch.Size([16, 3684, 1])

如果需要得到形状为`[16, 3684, 2]`的结果张量，可以将结果张量的最后一维展平为两维：

c = c.view(16, 3684, 2)  # 将结果张量的最后一维展平为两维