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。

相关问题

batch_w_ih = torch.from_numpy(self.w_ih).unsqueeze(0).tile(bs, 1, 1)

这里的错误可能是因为PyTorch中没有名为"tile"的函数。您可以使用"repeat"函数来完成同样的操作，该函数将沿着指定的维度重复张量给定的次数。

以下是使用repeat函数重复张量的示例代码：

batch_w_ih = torch.from_numpy(self.w_ih).unsqueeze(0).repeat(bs, 1, 1)

这将创建一个形状为[bs, w_ih.shape[0], w_ih.shape[1]]的张量，其中bs是批量大小，w_ih是您从NumPy数组中加载的权重张量。然后，您可以使用这个张量来执行您的矩阵乘法操作。

请注意，repeat函数将复制张量的数据，因此如果您的张量非常大，可能会占用大量内存。如果内存不足，则可以考虑使用其他方法来重复张量。