RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (1x65536 and 1024x64)

这个错误提示说明你正在尝试用PyTorch进行矩阵乘法运算，但是输入的两个矩阵的形状不匹配，无法进行乘法运算。具体来说，mat1的形状是(1, 65536)，mat2的形状是(1024, 64)，这两个矩阵的行列数不满足矩阵乘法的规则，因此无法相乘。要解决这个问题，你需要重新检查你的代码，确保输入的矩阵形状符合你的预期。

相关问题

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%"]
[ .reference_list ]

SD报错：RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied

当您在Python的科学计算库如NumPy或Pandas中遇到`RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied`这样的错误，这意味着您正在尝试相乘的两个矩阵（mat1和mat2）的形状（即维度或大小）不兼容，无法执行元素级别的乘法操作。矩阵乘法有严格的规则，即第一个矩阵的列数必须等于第二个矩阵的行数，才能进行乘法运算。

例如，如果`mat1`是一个(m, n)的矩阵，而`mat2`是一个(n, p)的矩阵，那么它们不能直接相乘，因为第一个矩阵的n列和第二个矩阵的n行不匹配。解决此问题的方法是确保在进行乘法之前，两个矩阵的维度可以正确配对。