RuntimeError: размер тензора a (1024) должен соответствовать размеру тензора b (512) в не-одноэлементном измерении 3

Я делаю следующую операцию,

energy.masked_fill(mask == 0, float("-1e20")) 

мои следы питона ниже,

    File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/nn/modules/module.py", line 722, in _call_impl
    result = self.forward(*input, **kwargs)
  File "seq_sum.py", line 418, in forward
    enc_src = self.encoder(src, src_mask)
  File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/nn/modules/module.py", line 722, in _call_impl
    result = self.forward(*input, **kwargs)
  File "seq_sum.py", line 71, in forward
    src = layer(src, src_mask)
  File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/nn/modules/module.py", line 722, in _call_impl
    result = self.forward(*input, **kwargs)
  File "seq_sum.py", line 110, in forward
    _src, _ = self.self_attention(src, src, src, src_mask)
  File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/nn/modules/module.py", line 722, in _call_impl
    result = self.forward(*input, **kwargs)
  File "seq_sum.py", line 191, in forward
    energy =  energy.masked_fill(mask == 0, float("-1e20"))
RuntimeError: The size of tensor a (1024) must match the size of tensor b (512) at non-singleton dimension 3

Это мой код слоев внимания,

    Q = self.fc_q(query)
    K = self.fc_k(key)
    V = self.fc_v(value)
    
    #Q = [batch size, query len, hid dim]
    #K = [batch size, key len, hid dim]
    #V = [batch size, value len, hid dim]
            
    # Q = Q.view(batch_size, -1, self.n_heads, self.head_dim).permute(0, 2, 1, 3)
    # K = K.view(batch_size, -1, self.n_heads, self.head_dim).permute(0, 2, 1, 3)
    # V = V.view(batch_size, -1, self.n_heads, self.head_dim).permute(0, 2, 1, 3)

    Q = Q.view(batch_size, -1, self.n_heads, self.head_dim).view(-1, 1024)
    K = K.view(batch_size, -1, self.n_heads, self.head_dim).view(-1, 1024)
    V = V.view(batch_size, -1, self.n_heads, self.head_dim).view(-1, 1024)
    energy = torch.matmul(Q, K.transpose(1,0)) / self.scale

Я следую нижеприведенному коду github, чтобы выполнить операцию seq to seq, seq2seq pytorch фактический тестовый код доступен по следующему адресу: код для проверки последовательности выходных данных от 1024 до 1024

2-й пример, попробованный здесь Я прокомментировал pos_embedding из-за ошибки CUDA с большим индексом (RuntimeError: ошибка времени выполнения cuda (59)