RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (16x512 and 1000x61)

这个错误通常表示您正在尝试将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（16，512）的矩阵与一个形状为（1000，61）的矩阵相乘，但是这两个矩阵的列数和行数不匹配，因此无法相乘。

要解决这个问题，您需要检查您的代码中的矩阵维度，并确保它们在相乘时是兼容的。您可以使用 PyTorch 中的 `torch.Size()` 方法来检查张量的形状，并使用 `.view()` 方法来更改张量的形状。例如，如果您有一个形状为（16，512）的张量，您可以使用以下代码将其调整为形状（512，16）：

tensor = tensor.view(512, 16)

然后，您就可以将其与另一个形状为（512，1000）的张量相乘。

相关问题

pytorch解决 RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (16x512 and 1000x61)

这个错误通常是由于尝试将非兼容的大小的张量相乘而导致的。在您的情况下，您正在尝试将一个 16x512 的张量与一个 1000x61 的张量相乘，这是不兼容的。

要解决这个问题，您需要确保您的两个张量的大小是兼容的。如果您想将它们相乘，您需要重新调整它们的大小，使它们可以相乘。

如果您不确定如何调整张量的大小，请查看 PyTorch 文档中的相关部分，了解如何使用 PyTorch 中的 view()、reshape()、transpose() 等函数调整张量大小。

RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (16x512 and 2048x61)

这个错误通常表示您正在尝试将形状不兼容的矩阵相乘。您需要检查您的代码以找出哪些矩阵被相乘，然后验证它们的形状是否匹配。

在这个错误中，有两个矩阵被相乘，一个大小为16x512，另一个大小为2048x61。它们的形状不兼容，因为它们的列数（512和2048）不相同。要解决此错误，您需要确保您的矩阵相乘操作中的矩阵形状兼容。您可以使用NumPy或PyTorch等库来执行矩阵乘法，并确保输入矩阵的形状正确匹配。