shape '[-1, 400]' is invalid for input of size 44944

这个错误提示意味着输入的数据形状不符合模型的要求。具体来说，模型期望的输入形状是[-1, 400]，但是实际输入的数据形状是44944。这可能是因为数据的维度不正确或者数据的大小不符合要求。你可以检查一下输入数据的形状和大小是否正确，或者尝试调整模型的输入形状来适应数据。

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RuntimeError: shape '[-1, 400]' is invalid for input of size 44944

这个错误提示也是出现在深度学习模型中，表示输入数据的形状不符合模型的要求。具体来说，这个错误提示中的信息是指输入数据的形状为[-1, 400]，其中-1表示数据的批量大小，400表示每个数据的特征维度。而实际上，输入数据的大小是44944，这个大小与[-1, 400]的形状不匹配，所以就出现了这个错误。同样地，可以检查一下输入数据的形状是否正确，或者检查一下模型定义中对输入数据形状的要求是否正确。另外，还需要注意一下输入数据的通道数是否正确，即如果是图像数据，需要确保通道数的维度也正确。

RuntimeError: shape '[64, -1]' is invalid for input of size 337080

这个错误通常表示您正在尝试将一个大小为 337080 的张量转换为形状为 `[64, -1]` 的张量，但是这个形状是不合法的。

首先，您需要确定您的张量的维度是什么。如果您的张量是一维的，则其大小应该为 337080。如果您的张量是二维的，则第一个维度的大小应该是 64，第二个维度的大小应该是 337080/64=5262。

如果您确定了正确的维度，但仍然收到此错误消息，则可能是由于您的代码中存在错误。请检查您的代码，确保您正在正确处理张量的大小和形状，并且没有未经处理的未知变量。您还可以尝试使用调试器来诊断代码中的问题。

最后，如果您需要更多帮助，请提供更多的上下文信息，例如您正在使用的代码、模型或库，并提供更多的错误堆栈跟踪信息，以便我们更好地了解问题的来源。