RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (1x3993600 and 1600x128)

这个错误通常表示你正在尝试将形状不匹配的矩阵相乘。你需要检查你的代码中涉及到的矩阵的形状是否正确。

具体来说，这个错误信息告诉我们第一个矩阵的形状是1x3993600，第二个矩阵的形状是1600x128，这两个矩阵无法相乘。

可能的原因包括：

1.你的矩阵形状定义错误，需要检查一下矩阵的形状。

2.你的代码中可能存在错误，导致矩阵形状不匹配。

3.你需要重新设计你的模型或数据处理流程，使得矩阵相乘的形状匹配。

如果你能提供更多的上下文和代码，我可能会提供更具体的帮助。

相关问题

RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (64x2048 and 512x128)

这个错误意味着你正在尝试将两个形状不兼容的张量相乘。具体来说，您正在尝试将一个形状为（64，2048）的张量与一个形状为（512，128）的张量相乘，这是不允许的。

要解决此问题，您需要确保您要相乘的两个张量的形状是兼容的。在这种情况下，您可能需要重新调整其中一个张量的形状，使它与另一个张量的形状匹配。您可以使用PyTorch中的`view()`，`reshape()`或`transpose()`等函数来调整张量的形状。

如果您需要更具体的帮助，请提供更多的上下文和代码示例。

RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (95x1173 and 128x128)

这个错误提示说明矩阵mat1的列数和矩阵mat2的行数不匹配，无法进行矩阵乘法运算。

具体来说，矩阵mat1的形状为(95, 1173)，矩阵mat2的形状为(128, 128)，而矩阵乘法的前提是mat1的列数等于mat2的行数，因此无法进行矩阵乘法运算。

你需要检查矩阵mat1和mat2的形状是否正确，并且确认它们可以进行矩阵乘法运算。如果不行，你需要调整它们的形状或使用其他适合的运算符。