ValueError: Dimension 0 in both shapes must be equal, but are 1280 and 64. Shapes are [1280] and [64]. for '{{node concat}} = ConcatV2[N=2, T=DT_FLOAT, Tidx=DT_INT32](Sigmoid, MatMul_1, concat/axis)' with input shapes: [?,1280], [?,64], [] and with computed input tensors: input[2] = <0>.

这个错误的原因是在进行`concat`操作时，两个tensor在拼接的维度上的大小不一致，需要保证拼接维度上的大小是相等的。可以通过查看代码找到出错的地方，并检查这两个tensor在拼接维度上的大小是否相等。

具体来说，这个错误信息的提示是 `Shapes are [1280] and [64]`，说明两个tensor在拼接维度上的大小分别是1280和64，不满足拼接的条件。可以通过调整代码使得这两个tensor在拼接维度上的大小相等，例如将其中一个tensor的维度扩展到和另一个tensor相等。

如果你需要更具体的帮助，请提供更多的代码和错误提示上下文信息。