pytorch报错：RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (64x2500 and 3020x1600)

相信同学们在刚接触深度学习的时候老会遇到类似的问题：

这个其实就是卷积层到全连接层之间的参数数量不对应的问题

卷积层的的输出结果是64*2500的矩阵，那么全连接层的第一个第一层的就应该是：2500*n

这样两个矩阵才可以相乘：

图例说明：（借鉴别人的图片@知乎史博）

两个矩阵可以相乘，一定是 第一个矩阵的列数，等于第二个矩阵的行数

 

 找到报错的行：

 然后再找到这一行用到的函数：

self.liner(x)

 

 很容易就找到报错的地方了，他报错是64x2500 和3020x1600 乘不了

mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (64x2500 and 3020x1600)

解决方案：

1、改变卷积层结构，使其最后的输出等于3020，不过这个太麻烦了，不推荐

self.linear = torch.nn.Linear(3020, 1600, True)

2、直接改上面代码中 3020，改成2500

self.linear = torch.nn.Linear(2500, 1600, True)

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