如何修改让两个矩阵一致？输入矩阵是怎么得出的？

现在出现这个问题

我向上看代码应该是这里的设置问题

两个矩阵相乘行数要等于列数），但是我对nn.linear这整个函数的运行不是很清楚[衰]，每个都调了一下还是不一致，上网搜到的看的也不是特别懂，想问问这个要怎么改呀

这个报错并不是nn.linear的报错啊，而是你下面的F.Linear()的报错，这里的矩阵相乘错误，也就是你的X的维度和params["linear1.weights"]这两个矩阵相乘错误，一个是12x3735,一个是10x100,这不是肯定错误了啊，我没有你的代码我也不确定是12还是10错了，但是按理来说这两个里面有一个是batch size的参数，你的x和input的batch 为什么会不一样呢

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 这篇博客: 07.nn网络层-卷积层-池化-线性-激活函数层中的 nn.Linear 部分也许能够解决你的问题。
• 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

  首先，我们需要明确两个矩阵相乘的条件，即第一个矩阵的列数必须和第二个矩阵的行数相等。在给定的代码中，input1矩阵的列数为4，input2矩阵的行数为4，满足相乘条件。所以我们可以认为相乘的问题不在这里。

  接下来，看一下代码中的linear层。nn.Linear是一个线性层，可以进行矩阵相乘运算。这里我们使用的是一个4维输入向量映射到一个2维输出向量。

  问题很可能在代码的输入和参数设置上。我们可以通过打印一些信息来查看输入和参数的形状。

  import torch
  import torch.nn as nn
  
  # 输入数据
  input1 = torch.randn(3, 4)
  input2 = torch.randn(4, 2)
  
  # 定义线性层
  linear = nn.Linear(4, 2)
  
  print("input1 shape:", input1.shape)
  print("input2 shape:", input2.shape)
  
  print("linear weight shape:", linear.weight.shape)
  print("linear bias shape:", linear.bias.shape)
  
  # 矩阵相乘
  output = linear(input1)
  
  print(output.shape)
  print(output)
  

  可以看到，这里linear层的权重参数和偏置参数的形状是(2, 4)和(2,)。这意味着参数的维度和矩阵相乘的维度是不一致的。

  解决方案是，我们需要将linear层的权重参数的形状改为(4, 2)，以便与输入矩阵相乘。同时，我们还需要将输入矩阵的形状改为(4, 3)以适应新的权重参数形状。

  修改后的代码如下：

  import torch
  import torch.nn as nn
  
  # 输入数据
  input1 = torch.randn(4, 3)
  input2 = torch.randn(4, 2)
  
  # 定义线性层
  linear = nn.Linear(4, 2)
  linear.weight.data = torch.randn(2, 4)  # 修改权重参数的形状
  
  print("input1 shape:", input1.shape)
  print("input2 shape:", input2.shape)
  
  print("linear weight shape:", linear.weight.shape)
  print("linear bias shape:", linear.bias.shape)
  
  # 矩阵相乘
  output = linear(input1)
  
  print(output.shape)
  print(output)
  

  这样修改后，两个矩阵相乘的结果应该是一致的了。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^