解决：RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (8x256 and 8x256)维度不匹配问题

在设计网络是，前面几层是去噪网络，后边几层是分类网络，因为之前没有接触过分类任务，对全连接层输入维度不太理解，出现错误RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (8x256 and 8x256)
解决方法：查看上一层卷积的输出值大小，发现
原因：

卷积层的输入为四维[batch_size,channels,H,W] ，而全连接接受维度为2的输入，通常为[batch_size, size]。
所以需要进行变换
添加以下语句：

x = x.view(x.shape[0], -1)
得到大小为([8, 256])

而对于fc层需要根据上面的输出更改输入，及将下面语句的8改为256，跑通

self.fc1 = nn.Linear(8, 256)