Матрица умножения размеров сбивает с толку

Я следую этому руководству https://pytorch.org/tutorials/beginner/nlp/deep_learning_tutorial.html#example-logistic-regression-bag-of-words-classifier

nn.Linear(vocab_size, num_labels) означает, что форма матрицы num_labels x vocab_size

размеры bow_vector равны 1 x vocab_size, а ожидаемый ввод для nn.linear — batch_size x features

Теперь мы умножаем матрицу num_labels x vocab_size на 1 x vocab_size. Таким образом, размеры не совпадают для умножения матриц. Что мне здесь не хватает? : мышление:

https://discuss.pytorch.org/t/matrix-multiplication-dimentions-confusing/79376?u=abhigenie92

Источник: ledsshop.ru

Стиль жизни - Здоровье!