我是靠谱客的博主 妩媚蚂蚁，最近开发中收集的这篇文章主要介绍解决：RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (8x256 and 8x256)维度不匹配问题，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。
概述
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)
最后
以上就是妩媚蚂蚁为你收集整理的解决：RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (8x256 and 8x256)维度不匹配问题的全部内容，希望文章能够帮你解决解决：RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (8x256 and 8x256)维度不匹配问题所遇到的程序开发问题。
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