def forward(self, x, mask=None, temporal=False): """ Args: x: input features with shape of (num_windows*B, N, C) mask: (0/-inf) mask with shape of (num_windows, Wh*Ww, Wh*Ww) or None """ B_, N, C = x.shape qkv = self.qkv(x).reshape(B_, N, 3, self.num_heads, C // self.num_heads).permute(2, 0, 3, 1, 4) q, k, v = qkv[0], qkv[1], qkv[2] # make torchscript happy (cannot use tensor as tuple) q = q * self.scale attn = (q @ k.transpose(-2, -1)) if temporal: relative_pos_bias = self.temporal_position_bias_table[self.t_relative_coords].view(self.num_ttokens, self.num_ttokens, -1).permute(2, 0, 1).contiguous() attn = attn + relative_pos_bias.unsqueeze(0) attn = self.softmax(attn) else: relative_position_bias = self.relative_position_bias_table[self.relative_position_index.view(-1)].view( self.window_size[0] * self.window_size[1], self.window_size[0] * self.window_size[1], -1) # Wh*Ww,Wh*Ww,nH relative_position_bias = relative_position_bias.permute(2, 0, 1).contiguous() # nH, Wh*Ww, Wh*Ww attn = attn + relative_position_bias.unsqueeze(0) if mask is not None: nW = mask.shape[0] attn = attn.view(B_ // nW, nW, self.num_heads, N, N) + mask.unsqueeze(1).unsqueeze(0) attn = attn.view(-1, self.num_heads, N, N) attn = self.softmax(attn) else: attn = self.softmax(attn) attn = self.attn_drop(attn) x = (attn @ v).transpose(1, 2).reshape(B_, N, C) x = self.proj(x) x = self.proj_drop(x) return x

首先，输入张量x的形状为(batch_size, in_channels, sequence_length, height, width)。 然后，我们将x的维度从(sequence_length, batch_size, in_channels, height, width)改变为(batch_size, sequence_length, in_channels, height, width)。 接下来，我们将模型应用于输入，并将结果从(batch_size, sequence_length, out_channels, height, width)改变为(batch_size, out_channels, sequence_length, height, width)，使其与输入张量的形状匹配。 最后，我们将输出张量的维度从(batch_size, out_channels, sequence_length, height, width)改变为(batch_size, sequence_length-receptive_field+1, out_channels, height, width)。其中，sequence_length-receptive_field+1是因为我们使用的是膨胀卷积，其输出序列长度会比输入短receptive_field-1，因此我们需要将其调整为对齐原始输入序列的长度。

<think>嗯，用户遇到了一个RuntimeError，提示矩阵乘法形状不匹配。错误信息显示在ASTGCN_r.py的第108行，具体是执行torch.matmul时，两个矩阵的维度不匹配：第一个矩阵是384x1，第二个是3x247，显然无法相乘。我得帮用户分析这个问题。 首先，我需要理解这段代码在做什么。用户使用的是ASTGCN模型，可能是在处理时空图卷积网络。错误发生在计算时间注意力（temporal attention）的部分，具体是在lhs的计算中。lhs应该是左乘的部分，涉及矩阵乘法。 接下来，查看错误的矩阵维度：384x1和3x247。矩阵乘法的规则是，第一个矩阵的列数必须等于第二个矩阵的行数。这里第一个矩阵有1列，第二个矩阵有3行，明显不匹配，导致错误。 可能的原因有几个： 1. **输入数据形状不符合预期**：模型期望的输入x的维度可能在某个环节被错误地改变了。比如，x的permute操作可能没有正确调整维度。用户在第108行执行了x.permute(0,3,2,1)，这可能会改变张量的形状，需要检查permute后的维度是否符合预期。 2. **模型参数U1和U2的形状问题**：self.U1和self.U2可能是在初始化时定义的参数矩阵，它们的形状可能没有正确设置。比如，假设U1的列数应该等于U2的行数，但这里U1的列数是1，而U2的行数是3，显然不对。 3. **输入数据的时间步长或特征维度不符**：可能在数据预处理或加载时，输入数据的维度与模型设计时的假设不一致。例如，模型预期的时间步长是T，但实际输入的数据可能有不同的长度，导致后续计算维度错误。 接下来需要具体分析代码中的维度变换。假设输入x的原始形状是(batch_size, T, N, C)，即批次大小、时间步长、节点数、特征数。permute(0,3,2,1)后，形状变为(b, C, N, T)。然后与U1相乘，U1的形状假设为(T, d)，此时矩阵乘法是否可行？或者可能U1和U2的设计存在问题。 比如，假设U1的形状是(T, d)，那么x.permute后的最后一个维度是T，此时乘以U1（T x d）会得到(b, C, N, d)。然后再乘以U2（d x T），结果应该是(b, C, N, T)。但根据错误信息，这里U1的列数可能被错误地设置为1，而U2的行是3，导致无法相乘。 可能是在定义U1和U2时，维度参数设置错误。例如，如果时间步长T应该是某个值，但实际数据中的T不同，或者模型参数初始化时用了错误的维度。 建议用户检查以下几点： 1. **打印各步骤的张量形状**：在计算lhs之前，打印x的原始形状、permute后的形状，以及U1和U2的形状，确认是否符合预期。 2. **检查U1和U2的初始化**：查看模型代码中U1和U2的定义，确认它们的维度是否正确。比如，是否应该为U1的列数和U2的行数相等，并且与时间步长相关。 3. **验证输入数据的维度**：确保输入到网络的数据与模型设计时的输入维度一致，特别是时间步长T和特征数C是否符合预期。 例如，假设U1的shape应为(T, d)，而U2为(d, T)，但在代码中可能错误地设置了d的值，或者T的值在数据中发生了变化，导致参数矩阵维度不匹配。或者permute操作后的维度与U1的维度不对应，导致乘法失败。 另外，用户可能在数据预处理阶段改变了时间步长，或者在模型的不同模块之间传递时，张量的形状被意外修改，导致在时间注意力模块中出现维度不匹配。 总结来说，问题根源在于矩阵乘法的维度不匹配，需要检查数据流经的各步骤中的张量形状，以及模型参数是否正确初始化。</think>这个错误是由于矩阵乘法维度不匹配导致的。我们逐步分析问题原因和解决方法： --- ### **错误定位** 错误发生在`ASTGCN_r.py`第108行的矩阵乘法： ```python lhs = torch.matmul(torch.matmul(x.permute(0, 3, 2, 1), self.U1), self.U2) ``` 错误信息显示维度不匹配：`(384x1) × (3x247)`。根据矩阵乘法规则，第一个矩阵的列数必须等于第二个矩阵的行数，但这里1 ≠ 3。 --- ### **关键维度分析** 1. **输入张量形状推导**： - 假设输入`x`原始形状为：$(B, T, N, C)$ （Batch_size, Time_steps, Nodes, Channels） - `x.permute(0,3,2,1)`后的形状变为：$(B, C, N, T)$ 2. **参数矩阵维度**： - `self.U1`的维度为 $(T, d_1)$ - `self.U2`的维度为 $(d_1, T)$ 3. **运算过程维度变化**： ```python temp = x.permute(0,3,2,1) # Shape: (B, C, N, T) temp = torch.matmul(temp, self.U1) # 需满足 T == self.U1.shape[0] # 结果应为 (B, C, N, d1) final = torch.matmul(temp, self.U2) # 需满足 d1 == self.U2.shape[0] # 预期结果 (B, C, N, T) ``` --- ### **可能原因** 1. **参数矩阵初始化错误**： - 检查`self.U1`和`self.U2`的定义代码，确保它们的维度符合： ```python self.U1 = nn.Parameter(torch.FloatTensor(T, d1)) # 正确示例 self.U2 = nn.Parameter(torch.FloatTensor(d1, T)) ``` 2. **输入时间步长与参数不匹配**： - 实际输入的$T$（时间步长）与模型参数`U1`中预设的$T$不同。例如： - 训练数据$T=12$，但模型初始化时误设为$T=24$。 3. **Permute操作导致维度错位**： - 检查`x.permute(0,3,2,1)`是否正确调整了维度顺序。 --- ### **调试建议** 1. **打印关键维度**： 在报错行前添加调试语句： ```python print(f"x shape: {x.shape}") print(f"U1 shape: {self.U1.shape}, U2 shape: {self.U2.shape}") permuted_x = x.permute(0, 3, 2, 1) print(f"permuted_x shape: {permuted_x.shape}") ``` 2. **验证时间步一致性**： - 检查数据预处理代码，确认输入序列长度（时间步）是否与模型定义一致。 3. **检查注意力模块参数**： 在模型初始化代码`__init__`中，确认`d1`和`T`的定义： ```python class TemporalAttention(nn.Module): def __init__(self, T, d1=64): super().__init__() self.U1 = nn.Parameter(torch.randn(T, d1)) # 正确初始化 self.U2 = nn.Parameter(torch.randn(d1, T)) ``` --- ### **解决方案** 1. **统一时间步参数**： 确保数据的时间步长$T$与模型参数初始化时的$T$一致。 2. **修正矩阵维度**： 如果发现`self.U1`和`self.U2`的维度定义错误，重新初始化参数： ```python # 假设实际输入的 T=384（根据错误中的384x1推测） self.U1 = nn.Parameter(torch.FloatTensor(384, d1)) self.U2 = nn.Parameter(torch.FloatTensor(d1, 247)) # 根据错误中的3x247调整 ``` 3. **调整数据维度**： 如果输入数据的时间步长无法更改，可以修改模型结构中的$T$参数。 --- ### **总结** 此错误的核心是**时间注意力模块中参数矩阵维度与输入数据不匹配**。通过打印中间张量维度、检查参数初始化、统一时间步长设置即可定位问题。建议优先验证输入数据的$T$是否与模型预设一致。