RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (1x2 and 26x256)

这个错误意味着在矩阵乘法中，第一个矩阵的列数不等于第二个矩阵的行数，无法进行矩阵乘法操作。

具体来说，在你的代码中，你尝试将一个大小为1x2的矩阵和一个大小为26x256的矩阵相乘，但是由于它们的形状不兼容，因此无法进行矩阵乘法操作。

要解决这个问题，你需要确保你的矩阵形状相互匹配。如果你想要将一个大小为1x2的矩阵与一个大小为26x256的矩阵相乘，你需要将这个1x2的矩阵转换为一个大小为2x1的矩阵，这样它们就能够进行矩阵乘法操作了。你可以使用`numpy.reshape()`函数来实现这个转换。

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RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (117x2 and 3x10)

这个错误通常表示两个矩阵的维度不匹配，无法完成矩阵相乘操作。具体来说，mat1矩阵的列数与mat2矩阵的行数不一致，因此无法进行矩阵相乘操作。

你需要检查一下你的代码中涉及到这个错误的部分，并且确认一下每个矩阵的维度是否正确。如果有必要，你可以使用numpy库中的reshape函数或者transpose函数来调整矩阵的维度，以使它们能够完成相乘操作。

RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (1x256 and 2x256)

这个错误通常出现在矩阵乘法操作中，其中两个矩阵的维度不兼容。具体来说，你在尝试将一个大小为 1x256 的矩阵与一个大小为 2x256 的矩阵相乘，但是这两个矩阵的列数不同，因此无法进行相乘操作。

你需要确保两个矩阵的维度兼容，这意味着它们的列数必须相等。你可以通过重新调整矩阵的形状或使用其他矩阵操作来解决这个问题。如果你需要更多帮助，请提供更多上下文和代码。