当我在用jittor.nn.matmul()函数进行多维矩阵乘法时注意到函数定义里有这么一段：
if jt.flags.use_cuda and jt.compile_extern.cublas_ops:
return jt.compile_extern.cublas_ops.cublas_batched_matmul(a, b, 0, 0)
也就是说你设置了 jt.flags.use_cuda = 1之后，jittor会优先用为gpu定义的函数进行运算，但是这两个函数的运算方式有些不同，具体表现在：
当我关闭cuda的时候，运算维度为（270,480,3,1）和（1,1,3,3）的矩阵乘法不会报错（因为第一个矩阵的倒数第二维等于第二个矩阵的最后一维）。但是我使用cuda进行运算的时候就会弹出错误信息：a.shape[0] = b.shape[0]检测失败，也就是说使用cuda进行运算之后jittor会检测这两个函数的第一维是否相等，但不用cuda就不会检测，而且也不需要检测就能够运算，这让我一头雾水。
为了实验的进行，我把那两行注释掉了，我想问问这样除了效率之外会有什么影响，和为什么两种算法一个报错一个没报错，具体的错误信息如果需要，我做完实验会想办法复现一下这个bug