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 (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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