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.)

这个错误提示表明在进行张量操作时，期望`batch2_sizes[0]`等于`bs`（batch size），并且`batch2_sizes[1]`等于`contraction_size`，但实际上这两个条件不满足。

这个错误信息的建议是对PyTorch提出一个增强请求以改进错误提示信息。这个错误信息可能相对较简单，没有提供更具体的细节来帮助您解决问题。

要解决此问题，您可以检查涉及到的张量操作，并确保输入的张量形状和大小正确。特别是，检查与批处理大小（batch size）和收缩大小（contraction size）相关的部分，可能有一些地方出现了错误。

如果您能提供更多的代码片段或上下文信息，我将能够提供更具体的帮助来解决此问题。

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。

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。