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。

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 (64x1024 and 256x10)

这个错误表示矩阵mat1和mat2的形状不能相乘。具体而言，在这个例子中，mat1的形状是64x1024，mat2的形状是256x10。根据矩阵相乘的规则，两个矩阵可以相乘的条件是mat1的列数等于mat2的行数。但是在这个例子中，1024不等于256，所以无法相乘。

解决这个错误的方法包括：
1. 检查前面层的输出矩阵大小，确保与相应的全连接层的输入矩阵大小匹配。
2. 检查网络架构，确保在全连接层之前进行必要的维度变换，以保证输入矩阵的形状与全连接层的期望形状匹配。

例如，可以使用以下方法之一来解决这个问题：
- 方法一：使用`x.view(-1, 7 * 7 * 1024)`来进行维度变换，确保输入矩阵的形状与全连接层的期望形状匹配。
- 方法二：使用`x = torch.flatten(x, 1)`将输入矩阵拉成二维向量`[batch_size, size]`，以满足全连接层的输入要求。

请注意，具体使用哪种方法取决于你的网络架构和输入矩阵的形状。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (1024x1 and 1024x3)](https://blog.csdn.net/excelNo1/article/details/124399811)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [解决：RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (8x256 and 8x256)维度不匹配问题](https://blog.csdn.net/qq_39324954/article/details/128077195)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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