mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (1x2 and 1x2)

矩阵相乘的前提是它们的维度兼容，即第一个矩阵的列数必须等于第二个矩阵的行数。在这个例子中，mat1是一个1行2列（1x2）的矩阵，而mat2也是一个1行2列的矩阵，由于两者都是1行2，这意味着它们在垂直方向上无法拼接成一个新的矩阵来进行乘法运算。通常两个1x2矩阵想要相乘，其中一个矩阵需要是2行1列（2x1），以便于满足矩阵乘法的规则。如果想对这两个小矩阵进行数学操作，你需要找到其他适合的组合方式，比如元素级别的逐个相乘。

相关问题

mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied

This error message typically occurs when you are trying to perform matrix multiplication on two matrices with incompatible shapes. In order to multiply two matrices, the number of columns in the first matrix must match the number of rows in the second matrix.

For example, if you have a matrix `mat1` with shape `(3, 4)` and a matrix `mat2` with shape `(4, 2)`, you can perform matrix multiplication like this:

result = mat1.dot(mat2)

The resulting matrix will have shape `(3, 2)`.

If the shapes of the matrices do not match, you will get the "shapes cannot be multiplied" error. To fix this, you may need to transpose one of the matrices or reshape them to have compatible dimensions.

RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (1x2 and 26x256)

这个错误意味着在矩阵乘法中，第一个矩阵的列数不等于第二个矩阵的行数，无法进行矩阵乘法操作。

具体来说，在你的代码中，你尝试将一个大小为1x2的矩阵和一个大小为26x256的矩阵相乘，但是由于它们的形状不兼容，因此无法进行矩阵乘法操作。

要解决这个问题，你需要确保你的矩阵形状相互匹配。如果你想要将一个大小为1x2的矩阵与一个大小为26x256的矩阵相乘，你需要将这个1x2的矩阵转换为一个大小为2x1的矩阵，这样它们就能够进行矩阵乘法操作了。你可以使用`numpy.reshape()`函数来实现这个转换。