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PyTorch RuntimeError: mat1形状和mat2形状不能相乘

是由于在使用PyTorch进行矩阵相乘操作时，输入的两个矩阵的形状不满足相乘的要求导致的错误。

矩阵相乘要求第一个矩阵的列数（mat1的第二维度）必须与第二个矩阵的行数（mat2的第一维度）相等，才能进行相乘操作。

解决此错误的方法是确保输入的两个矩阵的形状满足相乘要求，可以通过调整矩阵的维度或重新生成矩阵来解决。以下是一些可能的解决方法：

检查输入矩阵的形状：使用print(mat1.shape)和print(mat2.shape)打印出两个矩阵的形状，确保它们符合相乘要求。
转置矩阵：如果两个矩阵的形状不满足相乘要求，可以尝试对其中一个矩阵进行转置操作，使其符合要求。
重新生成矩阵：如果输入的两个矩阵无法进行相乘操作，可以考虑重新生成形状合适的矩阵。

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相关搜索:Keras Lambda层和py_function给出错误，不能迭代具有未知等级的形状 pyTorch mat1和mat2不能相乘 PyTorch mat1和mat2形状不能相乘 PyTorch MNIST模型RuntimeError: mat1和mat2形状不能相乘(3584x28和784x10)PyTorch NN : RuntimeError: mat1 dim 1必须与mat2 dim 0匹配 pytorch中张量torch.Size([])和torch.Size([1])的形状差异 RuntimeError: mat1和mat2形状不能相乘(1x2000和500x128)RuntimeError: mat1形状和mat2形状不能相乘不能让CNN做多类分类。抛出“逻辑和标签必须具有相同的形状”初学者PyTorch - RuntimeError:形状'[16,400]‘对于大小为9600的输入无效

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