PyTorchの「mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied」の直し方

全結合層を通すと、こう止まることがある。

RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (64x128 and 256x10)

これは行列の掛け算ができない、という意味だ。nn.Linear の入力サイズ（in_features）と、実際に流し込んでいるテンソルの最後の次元が合っていない。上の例なら、入力の最終次元は128なのに、Linearは256を期待している。

まず形を確認する

エラーの数字を読む。64x128 の128が実際の入力の特徴次元、256x10 の256が層の期待値だ。ここを一致させる。

print(x.shape)   # 例: torch.Size([64, 128])

in_features を入力に合わせる

self.fc = nn.Linear(128, 10)   # 256 ではなく、入力の最終次元 128 に合わせる

CNNの後ろにLinearを置くときはflattenを忘れない

畳み込みの出力は多次元なので、平坦化してからLinearに入れる。サイズはチャネル×高さ×幅で決まる。

x = x.flatten(1)        # (N, C, H, W) -> (N, C*H*W)
print(x.shape[1])       # この値を Linear の in_features にする

まとめ

• 原因はLinearのin_featuresと入力の最終次元の不一致
• エラーの数字（NxM と PxQ）でMとPを合わせる
• 入力 shape を print して確認する
• CNNの後は flatten してから次元を数える