我有个数据集形状为（16992，307，12，3），按批次送入VAE中，输入形状为(16，307，12，3)，希望得到的输出为（16，307，12），为什么在这过程中，输入却变成了（16，307，0），这样我就无法定义权重了，这是哪里出了问题，怎么解决呢。另外，这是pyorch版本，请给我解决的思路。我怎么查看定义的神经网络输出形状呢h = self.W(inputs)报错mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (4912x0 and 3x64)

根据您提供的信息，我推测您遇到的问题可能是在数据处理中出现了错误。具体来说，您输入的数据形状为（16，307，12，3），但是您期望的输出形状为（16，307，12），这意味着您在送入VAE中时，可能出现了数据维度的混淆。可能是在数据处理过程中，出现了数据维度变化或者数据的格式发生错误。

为了解决这个问题，您可以检查一下输入数据和输出数据的维度是否匹配。您可以使用 PyTorch 自带的 `torch.Size()` 函数来检查张量的形状。具体来说，您可以在神经网络的前向传播函数中，使用 `print()` 函数来输出张量的形状，以确保输入和输出的形状匹配。

另外，报错信息 "mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (4912x0 and 3x64)" 中的 `(4912x0)` 部分提示您的输入张量的形状出现问题。您可以检查一下输入张量的形状是否正确，并且确保您的网络模型的权重和偏置参数的维度与输入张量的形状相匹配。

综上所述，您可以按照以下步骤来解决这个问题：

1. 使用 `torch.Size()` 函数检查输入和输出张量的形状是否匹配。
2. 在前向传播函数中使用 `print()` 函数来输出张量的形状，以确保输入和输出的形状匹配。
3. 检查输入数据的维度是否正确，并且确保网络模型的权重和偏置参数的维度与输入张量的形状相匹配。