import torch from torch import nn import d2l net = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Conv2d(64, 192, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Conv2d(192, 384, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Flatten(), nn.Linear(9216, 4096), nn.ReLU(), nn.Dropout(p=0.5), nn.Linear(4096, 4096), nn.ReLU(), nn.Dropout(p=0.5), nn.Linear(4096, 10))，X = torch.randn((2, 3, 32, 32),dtype=torch.float32) for layer in net: X=layer(X) print(layer.__class__.__name__,'output shape:\t',X.shape)，RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (2x4096 and 9216x4096)，如何调整参数

这个错误提示显示矩阵乘积的维度不匹配，因此需要调整参数使得维度匹配。具体来说，需要调整线性层的输入和输出大小。在这个网络中，最后一个卷积层的输出大小为 256x4x4=4096，因此第一个线性层的输入大小应该是 4096。而最后一个线性层的输出大小应该是类别数量，这里是 10。因此可以将第一个线性层的输出大小改为 4096，将最后一个线性层的输入大小改为 4096，即可解决这个问题。代码如下：

net = nn.Sequential(
    nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.ReLU(),
    nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
    nn.Conv2d(64, 192, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.ReLU(),
    nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
    nn.Conv2d(192, 384, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(),
    nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(),
    nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(),
    nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
    nn.Flatten(),
    nn.Linear(4096, 4096), nn.ReLU(),
    nn.Dropout(p=0.5),
    nn.Linear(4096, 4096), nn.ReLU(),
    nn.Dropout(p=0.5),
    nn.Linear(4096, 10)
)

X = torch.randn((2, 3, 32, 32), dtype=torch.float32)
for layer in net:
    X = layer(X)
    print(layer.__class__.__name__, 'output shape:\t', X.shape)

调整参数后，运行这段代码可以看到输出的形状和网络结构都是正确的。