为什么报错return F.linear(input, self.weight, self.bias) RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (64x64 and 4096x512)

这个错误提示表明，在执行F.linear方法时，输入矩阵和权重矩阵的形状不匹配。在你的代码中，输入矩阵x的形状为[batch_size, 64, 8, 8]，而self.fc1的权重矩阵的形状为[4096, 512]，因此无法进行矩阵乘法操作。

F.linear方法是PyTorch中的线性层函数，它实现了矩阵相乘的操作。在这个方法中，输入张量的形状为[batch_size, in_features]，权重矩阵的形状为[in_features, out_features]，输出张量的形状为[batch_size, out_features]。

要解决这个问题，你需要调整self.fc1的权重矩阵的形状，使其能够与输入数据相乘。你可以使用PyTorch中的view方法来调整张量的形状，例如：

import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.fc1 = nn.Linear(64 * 8 * 8, 512)  # <-- 调整权重矩阵的形状
        self.fc2 = nn.Linear(512, 10)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.conv1(x))
        x = x.view(-1, 64 * 8 * 8)  # <-- 调整输入数据的形状
        x = self.fc1(x)
        x = F.relu(x)  # <-- 先进行线性变换，再进行激活函数操作
        x = self.fc2(x)
        return x

在这个示例中，我们使用了view方法将输入数据的形状从[batch_size, 64, 8, 8]调整为[batch_size, 64 * 8 * 8]，使其能够与权重矩阵进行矩阵乘法操作。为了避免出现RuntimeError错误，我们将激活函数操作放在了线性变换之后。这样，就可以保证输入张量和权重矩阵的形状匹配，避免出现错误。