RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (64x16 and 1024x64)

这个错误通常发生在使用torch.mm()或torch.matmul()函数时，因为两个矩阵的维度不匹配，无法进行矩阵乘法运算。在你的情况下，第一个矩阵的大小为64x16，第二个矩阵的大小为1024x64。矩阵乘法要求第一个矩阵的列数与第二个矩阵的行数相等，但是在这个例子中，第一个矩阵的列数为16，而第二个矩阵的行数为1024，两个维度不相等，就会导致运行时错误。因此，你需要重新检查你的矩阵大小，并确保它们可以进行矩阵乘法运算。

相关问题

RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (64x16 and 400x512)

这个错误通常是由于矩阵乘法中两个矩阵的维度不匹配导致的。在这个例子中，你试图将一个 $64 \times 16$ 的矩阵和一个 $400 \times 512$ 的矩阵相乘，但是这两个矩阵的列数和行数并不匹配，无法进行矩阵乘法操作。

要解决这个问题，你需要检查你的代码，找出在哪里出现了维度不匹配的情况，并重新调整矩阵的维度使得它们可以相乘。如果你使用的是深度学习框架，比如 PyTorch 或 TensorFlow，你可以使用相应的函数来自动完成矩阵乘法，并且这些函数会自动检查矩阵的维度是否匹配。如果你手动进行矩阵乘法，你需要仔细检查每个矩阵的维度，确保它们可以相乘。

RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (128x16 and 28x128)

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128x16的矩阵，而mat2是一个28x128的矩阵，它们的维度无法相乘。这个错误通常是由于定义网络结构时，全连接层的输入和输出维度不匹配导致的。在你提供的代码中，错误可能出现在定义网络结构的最后一层全连接层。根据引用和引用的内容，你可以检查一下网络结构中最后一层全连接层的输入和输出维度是否匹配。根据这个错误信息，你可以尝试检查一下最后一层全连接层的输入维度是否为128，输出维度是否为4，以确保它们匹配。这样做应该能够解决这个错误。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</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* *3* [RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (5760x6 and 128x4)](https://blog.csdn.net/Learn_signal/article/details/126722129)[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 ]