yolov5引入TransformerLayer,训练时报错,报错内容:RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (4096x8 and 512x512)
时间: 2024-01-22 12:33:17 浏览: 28
这个错误通常是由于在模型的某个位置上,输入的张量的形状与期望的形状不匹配,导致无法进行矩阵乘法。在这种情况下,你需要检查你的模型和数据的维度是否正确。
针对你的问题,错误代码提示了两个矩阵的形状,分别是(4096x8)和(512x512)。这说明在运行时,模型中的某个层期望输入的张量形状为(512x512),但你给出的实际输入形状为(4096x8)。
你可以检查模型中使用了TransformerLayer的位置,找到输入张量的形状,并检查这个张量的维度是否正确。如果不正确,你需要调整数据的形状来匹配模型的期望输入维度。如果模型的期望输入维度不正确,你需要重新设计模型或调整其它层的输出形状,以确保输入张量的形状与期望的形状匹配。
相关问题
RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (64x64 and 4096x512)什么意思
这个错误提示表示,矩阵mat1和mat2的形状不符合矩阵相乘的规则。在矩阵相乘中,如果矩阵A的形状为(m, n),矩阵B的形状为(n, p),则矩阵A和矩阵B可以相乘,并得到一个形状为(m, p)的矩阵C。
而在你的代码中,矩阵mat1的形状为(64, 64),矩阵mat2的形状为(4096, 512),二者无法相乘,因为它们的列数不相等。
解决这个问题的方法是,检查你的代码中矩阵相乘的操作,确保矩阵的形状符合相乘的规则。你可能需要重新设计你的模型,或者调整数据的形状,以便符合矩阵相乘的规则。
报错RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (100x32 and 1568x10)
这个报错通常是因为矩阵的维度不匹配,无法进行矩阵乘法运算。在这个例子中,第一个矩阵的形状是100x32,第二个矩阵的形状是1568x10,它们的列数和行数不匹配,因此无法进行矩阵乘法运算。您需要检查一下代码,确保矩阵的形状和大小是正确的。如果需要,您可以使用转置、reshape等操作来使矩阵的形状匹配。
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