RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (250x7 and 9x256) pytorch报错
具体地说,根据错误信息,mat1是一个250x7的矩阵,而mat2是一个9x256的矩阵,它们的维度无法相乘。检查数据预处理:如果对输入数据进行了预处理或变换,请确保处理过程正确,不会导致维度不匹配。在利用pytorch搭建神经网络模型的时候,遇到这个错误通常表示矩阵乘法操作的。检查输入数据的维度:确保输入数据的维度与模型定义中的期望一致。通过检查以上几点,一般找到引起维度不匹配错误的原因,并进行
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在利用pytorch搭建神经网络模型的时候,遇到这个错误通常表示矩阵乘法操作的维度不匹配。具体地说,根据错误信息,mat1是一个250x7的矩阵,而mat2是一个9x256的矩阵,它们的维度无法相乘。 一般是自己粗心大意造成的。
在这种情况下,需要检查模型的结构和输入的维度是否正确。特别是注意确保前一层的输出维度与后一层的输入维度匹配。
可以检查以下几点:
- 检查模型结构:确保模型的层次结构和连接方式正确。特别是检查输入和输出的维度是否与模型定义中的期望一致。
-
检查输入数据的维度:确保输入数据的维度与模型定义中的期望一致。可以使用
print()
语句或调试器检查输入数据的形状。 -
检查数据预处理:如果对输入数据进行了预处理或变换,请确保处理过程正确,不会导致维度不匹配。
通过检查以上几点,一般找到引起维度不匹配错误的原因,并进行相应的修正。
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