函数计算FC这个错误如何解决？

您遇到的错误与EINOPS库有关，该库常用于深度学习模型中的张量操作。错误信息表明在尝试应用一个特定的重排模式时出现了问题，具体来说是这个模式：(b f) d c -> (b d) f c。其中b、f、d和c代表张量的不同维度，错误提示在处理一个形状为torch.Size([1, 4096, 320])的张量时发生了形状不匹配的问题，特别是提到“can't divide axis of length 1 in chunks of 16”，意味着某个轴长度为1，但重排模式试图将其分成大小为16的块，这是不允许的。
解决步骤

理解重排模式:

原始模式 (b f) d c 表示张量首先按b和f合并，然后是d维度，最后是c维度。
目标模式 (b d) f c 想要实现的是首先按b和d合并，然后是f维度，最后是c维度。

分析错误原因:

错误指出在应用模式时，某个轴被期望分割成大小为16的块，但实际上该轴的长度为1。根据张量的形状[1, 4096, 320]，结合额外信息{'f': 16}，可以推断出问题在于模式中尝试将f维度重新排列时，实际的f维度(即4096)不能按照模式要求正确地重新分配。

解决方案:

检查维度映射: 确认是否正确理解了每个维度的意义，尤其是f。如果模式中的f应该对应于原始张量的第二个维度(4096)，那么模式可能设置错了，因为这显然不是应该被分为16份的维度。
修改重排模式: 根据您的实际需求调整重排模式。如果f实际上指的是另一个维度，需要调整模式以匹配实际情况。例如，如果期望的是将第一个维度(b)与第三个维度(d)合并，并保持f不变，则模式可能应该是(b) d c -> (b c) f。
确认维度大小: 在应用重排前，确保所有涉及的维度能够按照模式要求正确分割和组合。如果某个维度长度不满足操作要求，考虑调整输入数据或者重排模式。
代码调整: 修改代码中应用EINOPS操作的地方，确保模式字符串正确无误，并且与输入张量的维度相匹配。

测试修改:

应用上述修改后，再次运行代码并观察是否还存在相同的错误。如果问题解决，继续后续步骤；如果仍有错误，重复分析过程，确保所有维度的处理逻辑无误。

总结
该错误通常源于对张量维度理解的偏差或重排模式设定的不当。通过仔细审查和调整重排模式及理解输入张量的结构，通常可以解决这类问题。如果问题依然存在，可能需要回溯到使用EINOPS操作的上下文中，检查是否有其他因素影响了张量的形状。此回答整理自钉群“【交流群】函数计算 AIGC 场景技术交流”