RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (1539x70 and 60x128)

这个错误通常是由于矩阵乘法操作中输入的两个矩阵的形状不兼容引起的。具体来说，mat1的列数必须等于mat2的行数，才能进行矩阵乘法操作。在这个错误信息中，mat1的形状是(1539x70)，mat2的形状是(60x128)，它们的列数和行数分别为70和60，不满足矩阵乘法的要求，因此导致了运行时错误。

要解决这个问题，需要确保输入的两个矩阵的形状是兼容的。可以通过调整矩阵的形状、调整神经网络的结构或者调整输入数据的形状等方式来实现。具体方法取决于具体的情况，需要根据错误信息和代码逐步排查问题。

相关问题

RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (16x512 and 2048x128)

这个错误信息表示你试图进行矩阵乘法操作时，两个矩阵的形状不兼容，无法进行乘法运算。在矩阵乘法中，第一个矩阵的列数必须与第二个矩阵的行数相同。具体来说，错误信息中的 "mat1" 的形状是 (16x512)，而 "mat2" 的形状是 (2048x128)，所以 mat1 的列数（512）与 mat2 的行数（2048）不匹配。

如果我们要将 mat1 和 mat2 进行矩阵乘法，需要确保 mat1 的列数与 mat2 的行数一致。例如，如果 mat1 是 (a x b)，那么 mat2 应该是 (b x c)，这样乘法后的结果矩阵形状将是 (a x c)。

解决这个问题，你需要检查矩阵维度是否正确，或者可能需要调整矩阵操作的顺序。

RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (128x16 and 28x128)

这个错误通常表示矩阵乘法操作的维度不匹配。根据错误信息，mat1是一个128x16的矩阵，而mat2是一个28x128的矩阵，它们的维度无法相乘。这个错误通常是由于定义网络结构时，全连接层的输入和输出维度不匹配导致的。在你提供的代码中，错误可能出现在定义网络结构的最后一层全连接层。根据引用和引用的内容，你可以检查一下网络结构中最后一层全连接层的输入和输出维度是否匹配。根据这个错误信息，你可以尝试检查一下最后一层全连接层的输入维度是否为128，输出维度是否为4，以确保它们匹配。这样做应该能够解决这个错误。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (250x7 and 9x256) pytorch报错](https://blog.csdn.net/qq_44679208/article/details/130751469)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (5760x6 and 128x4)](https://blog.csdn.net/Learn_signal/article/details/126722129)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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