以上代码出现RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (3200x7 and 32x64)

这个错误提示表明两个矩阵的形状不匹配，无法进行矩阵乘法运算。其中，mat1的形状为3200x7，mat2的形状为32x64，两者中间的维度不匹配。矩阵乘法要求第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数，才能进行乘法运算。因此，你需要检查你的代码，找出在哪里出现了形状不匹配的问题，并且根据实际需要修改矩阵的形状。

相关问题

RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (7168x7 and 25088x200)

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7168x7的矩阵，而mat2是一个25088x200的矩阵，它们的维度无法相乘。这是在使用VGG19提取图像特征时出现的问题。具体地说，卷积层的输入为四维，而全连接层接受维度为2的输入，通常为。解决方案之一是在全连接层前加入维度变化，使用torch.flatten()函数将输出的维度从（512*7*7）变为合适的维度，如（batch_size, size）。另外一种解决方案是使用x.view(-1, 7*7*1024)来改变输入的维度。这样就可以解决矩阵乘法维度不匹配的问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</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* [RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (3584x7 and 25088x4096)](https://blog.csdn.net/foreversod/article/details/129278253)[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%"]
[ .reference_list ]

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%"]
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