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

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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

当使用`torch.matmul`时，需要满足两个张量之间的维度规则。在这种情况下，你的两个张量的形状不匹配，无法直接使用`torch.matmul`。

不过，如果你想将两个张量相乘（按照规则），可以使用`torch.bmm`（batch matrix multiplication）或`torch.einsum`（Einstein summation）函数。

下面是使用`torch.bmm`函数的示例代码：

import torch

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

# 将a的最后两个维度展平
a_flat = a.view(16, 307, -1)

# 将b的最后一个维度展平
b_flat = b.view(16, -1, 2)

# 使用bmm计算矩阵乘积
result = torch.bmm(a_flat, b_flat)

# 将结果的形状改为期望的形状
result = result.view(16, 307, 2)

print(result.shape)

这里，我们首先将`a`张量的最后两个维度展平，然后将`b`张量的最后一个维度展平。这样，`a_flat`张量的形状为`(16, 307, 144)`，`b_flat`张量的形状为`(16, 3684, 2)`。

接下来，我们使用`torch.bmm`计算这两个张量的矩阵乘积。`bmm`函数要求第一个张量的形状为`(batch_size, n, m)`，第二个张量的形状为`(batch_size, m, p)`，结果张量的形状为`(batch_size, n, p)`。在这里，`a_flat`张量的形状为`(16, 307, 144)`，`b_flat`张量的形状为`(16, 144, 2)`，因此我们可以使用`bmm`函数计算它们的矩阵乘积。

最后，我们将结果张量的形状改为期望的形状`(16, 307, 2)`。

希望这个示例可以帮到你。

torch.size和torch.shape的区别

`torch.size()` 和 `torch.shape` 都是 PyTorch 中获取张量形状的方法，但是它们的返回值有所不同。

`torch.size()` 返回的是一个元组，其中包含了张量在每个维度上的长度。

而 `torch.shape` 返回的也是一个元组，其中包含了张量在每个维度上的长度，并且它们的顺序是与张量的维度顺序相同的。

举个例子，假设我们有一个形状为 `(2,3)` 的张量，我们可以使用这两个方法来获取它的形状：

import torch

x = torch.zeros((2, 3))
print(x.size())    # 输出 torch.Size([2, 3])
print(x.shape)     # 输出 torch.Size([2, 3])

可以看出，它们的返回值是相同的，只是形式略有不同。在代码中使用时，可以根据需要选择其中的任意一个。