RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (8x404 and 96x256)

这个错误通常是因为你试图将两个不兼容的矩阵相乘。在矩阵乘法中，第一个矩阵的列数必须等于第二个矩阵的行数。

在你的情况下，mat1的形状为8x404，mat2的形状为96x256。这意味着mat1的列数为404，而mat2的行数为96，这两个值不相等，不能进行矩阵乘法操作。

要解决这个问题，你需要重新设计你的矩阵，使得它们具有相容的形状。你可以使用numpy库的reshape()函数来改变矩阵的形状，或者你可以使用转置操作来改变矩阵的形状。

相关问题

RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (1x256 and 2x256)

这个错误通常出现在矩阵乘法操作中，其中两个矩阵的维度不兼容。具体来说，你在尝试将一个大小为 1x256 的矩阵与一个大小为 2x256 的矩阵相乘，但是这两个矩阵的列数不同，因此无法进行相乘操作。

你需要确保两个矩阵的维度兼容，这意味着它们的列数必须相等。你可以通过重新调整矩阵的形状或使用其他矩阵操作来解决这个问题。如果你需要更多帮助，请提供更多上下文和代码。

RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (256x256 and 1024x256)

这个错误是由于矩阵乘法操作中，mat1和mat2的形状不匹配所引起的。根据错误信息，mat1的形状为(256, 256)，mat2的形状为(1024, 256)。在矩阵乘法操作中，mat1的列数必须与mat2的行数相同。可以通过调整矩阵的形状或重新定义网络结构来解决这个问题。

可能的解决方法之一是检查全连接层的输入和输出形状是否匹配。根据提供的代码，最后一层的全连接层输入形状为1152，输出形状为128。如果你希望进行矩阵乘法操作，则需要将输入形状调整为256，以与mat2的形状匹配。你可以尝试将全连接层的输入形状更改为256并重新运行代码。

此外，你还可以检查在网络的其他部分是否存在形状不匹配的问题。特别是在卷积层和池化层之间的过渡，确保输出形状与下一层的输入形状匹配。