首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

尺寸必须相等,但对于具有输入形状[1, 15 ],[1,500]的'MatMul_1‘(op:'MatMul'),尺寸必须为15和1

对于具有输入形状1, 15,1, 500的'MatMul_1'(op:'MatMul')操作,尺寸必须为15和1。

'MatMul_1'操作是矩阵乘法操作,它将两个矩阵相乘得到一个新的矩阵。在这个问题中,输入矩阵的形状分别为1, 15和1, 500,其中1, 15表示一个1行15列的矩阵,1, 500表示一个1行500列的矩阵。

根据矩阵乘法的规则,两个矩阵相乘的时候,第一个矩阵的列数必须等于第二个矩阵的行数。在这个问题中,第一个矩阵的列数为15,而第二个矩阵的行数为1,不满足矩阵乘法的规则,因此无法进行矩阵乘法操作。

要解决这个问题,需要调整输入矩阵的形状,使得两个矩阵的尺寸满足矩阵乘法的规则。可以通过转置其中一个矩阵来实现。例如,可以将第一个矩阵的形状调整为15, 1,这样两个矩阵的尺寸就变为15和1,满足矩阵乘法的规则。

推荐的腾讯云相关产品是腾讯云AI计算引擎(AI Computing Engine),它提供了丰富的人工智能计算服务,包括深度学习训练与推理、图像与视频处理、自然语言处理等。您可以通过腾讯云AI计算引擎来处理和优化您的人工智能任务。

腾讯云AI计算引擎产品介绍链接地址:https://cloud.tencent.com/product/tia

相关搜索:尺寸必须相等,但对于输入形状为[100, 1024 ],[ 3136 ,100]的'MatMul_15‘(op:'MatMul'),尺寸必须为1024和3136尺寸必须相等,但对于具有输入形状[ 128 ,1],[64,128]的'sampled_softmax_loss/MatMul‘(op:'MatMul'),尺寸必须为1和128Keras错误:尺寸必须相等,但'loss/output_1_loss/SquaredDifference‘的尺寸必须相等,输入形状为:[8, 10 ],[8,2]形状必须是等级2,但输入形状为[100,100],[?,15,100]的'MatMul_46‘(op:'MatMul')的等级为3ValueError:形状的等级必须为0,但对于具有输入形状[1]的“”ReadFile“”(op:“”ReadFile“”),其等级为1“”ValueError:维度必须相等,但对于输入形状为[1,400,400,1],[1,3,3,1]的'Conv2D‘(op:'Conv2D'),维度必须为1和3从op记录中解码JPEG错误: ValueError:形状必须是等级0,但对于具有输入形状的'DecodeJpeg‘(op:'DecodeJpeg'),形状必须是等级1:[?]ValueError:维度必须相等,但对于输入形状为[?, 784 ],[784, 500 ]的'Mul‘(op:'Mul'),维度必须为784和500ValueError:维度必须相等,但对于输入形状为[ ?,5,2],[ ?,5, 80 ]的'mul_18‘(op:'Mul'),维度必须为2和80Keras输入层的问题:期望dense_1_input具有形状(11,),但得到形状为(15,)的数组ValueError: logits和labels必须具有相同的形状,但获得的形状为[2]和[2,1]X和y必须具有相同的第一尺寸,但具有形状(3,)和(1,),同时使用lmfit进行拟合ValueError:形状的等级必须为1,但输入形状为[2,360,475,3],[1,4],[],[2]的‘Crop对齐/裁剪’(op:'CropAndResize')的等级为0keras使用权重加载模型,发出ValueError:两个形状中的尺寸1必须相等,但分别为124和121ValueError:维度必须相等,但对于输入形状为[?, 300 ,300,3],[?,300,300]的'p_softmax/truediv‘(op:'RealDiv'),维度必须为3和300对于输入形状为[?,1,10000,80],[3,3,80,16]的'conv2d_1/convolution‘(op:'Conv2D'),从1减去3导致负尺寸
相关搜索:
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 【连载】OpenAITriton MLIR 第二章 Batch GEMM benchmark

    通过前两章对于triton的简单介绍,相信大家已经能够通过从源码来安装triton,同时通过triton提供的language前端写出自己想要的一些计算密集型算子。这章开始,我们通过构建一套比较标准的batch gemm的benchmark,来看看目前这些主流的代码生成工具,高性能模板库,与厂商提供的vendor library的差距。因为只有明确了目前的差距,后期关于针对性的优化才能做到点上。这一章,我将使用一个batch的gemm作为例子,来看看triton目前对其的优化能力。选batch gemm的原因是因为目前的LLM中不可避免会有对应的attention操作,而attention操作中,核心的计算密集型算子就是batch的gemm,如果你能够对batch的gemm有一个很好的优化思路,那么在MLSys中大部分的算子优化类的工作对你来说将不会显得那么无从下手。

    01

    前反向传播

    X: [[0.83494319 0.11482951] [0.66899751 0.46594987] [0.60181666 0.58838408] [0.31836656 0.20502072] [0.87043944 0.02679395] [0.41539811 0.43938369] [0.68635684 0.24833404] [0.97315228 0.68541849] [0.03081617 0.89479913] [0.24665715 0.28584862] [0.31375667 0.47718349] [0.56689254 0.77079148] [0.7321604 0.35828963] [0.15724842 0.94294584] [0.34933722 0.84634483] [0.50304053 0.81299619] [0.23869886 0.9895604 ] [0.4636501 0.32531094] [0.36510487 0.97365522] [0.73350238 0.83833013] [0.61810158 0.12580353] [0.59274817 0.18779828] [0.87150299 0.34679501] [0.25883219 0.50002932] [0.75690948 0.83429824] [0.29316649 0.05646578] [0.10409134 0.88235166] [0.06727785 0.57784761] [0.38492705 0.48384792] [0.69234428 0.19687348] [0.42783492 0.73416985] [0.09696069 0.04883936]] Y: [[1], [0], [0], [1], [1], [1], [1], [0], [1], [1], [1], [0], [0], [0], [0], [0], [0], [1], [0], [0], [1], [1], [0], [1], [0], [1], [1], [1], [1], [1], [0], [1]] w1: [[-0.8113182 1.4845988 0.06532937] [-2.4427042 0.0992484 0.5912243 ]] w2: [[-0.8113182 ] [ 1.4845988 ] [ 0.06532937]] After 0 training steps,loss on all data is 5.13118 After 500 training steps,loss on all data is 0.429111 After 1000 training steps,loss on all data is 0.409789 After 1500 training steps,loss on all data is 0.399923 After 2000 training steps,loss on all data is 0.394146 After 2500 training steps,loss on all data is 0.390597 w1: [[-0.7000663 0.9136318 0.08953571] [-2.3402493 -0.14641273 0.58823055]] w2: [[-0.06024271] [ 0.9195618 ] [-0.06820712]]

    02
    领券