ValueError: shapes (59,15) and (13,20) not aligned: 15 (dim 1) != 13 (dim 0)
时间: 2024-03-29 11:37:37 浏览: 93
这个错误通常出现在矩阵乘法中,它表示两个矩阵的维度不符合乘法规则。在这个例子中,第一个矩阵的维度是 (59,15),第二个矩阵的维度是 (13,20),它们不能相乘,因为第一个矩阵的列数(15)与第二个矩阵的行数(13)不相等。要解决这个问题,你需要重新检查你的代码,查看哪个矩阵的维度有问题,并确保它们符合乘法规则。
相关问题
ValueError: shapes (13,) and (1,13) not aligned: 13 (dim 0) != 1 (dim 0)
这个错误通常是因为在进行矩阵乘法的时候,两个矩阵的维度不匹配。具体来说,在本例中,两个矩阵中的一个是形状为 (13,) 的向量,另一个是形状为 (1, 13) 的矩阵。由于这两个形状不匹配,无法进行矩阵乘法。
要解决这个问题,你需要确保两个矩阵的形状匹配。可能需要调整其中一个矩阵的形状,使得它们可以相乘。例如,你可以使用 `reshape` 函数将向量重塑为形状为 (1, 13) 的矩阵。或者,你可以使用 `transpose` 函数将其中一个矩阵的维度进行转置,使得它们匹配。
ValueError: shapes (1,) and (2,) not aligned: 1 (dim 0) != 2 (dim 0)
这个错误通常出现在进行矩阵或向量运算时,两个数组的形状不兼容。在这种情况下,一般是需要对其中一个数组进行重塑(reshape)或转置操作。
具体来说,你遇到的错误 `ValueError: shapes (1,) and (2,) not aligned: 1 (dim 0) != 2 (dim 0)` 提示了两个数组的形状不兼容,一个形状为`(1,)`,另一个形状为`(2,)`。这意味着它们的第0个维度不一致,无法进行运算。
你需要查看代码,找到哪两个数组在进行运算时发生了形状不兼容的情况,并且对其中一个数组进行重塑或转置操作,使得它们的形状匹配。
例如,如果你的代码中涉及到了矩阵乘法,你需要确保两个矩阵的列数和行数分别相等,才能进行乘法运算。如果两个矩阵的列数和行数不匹配,你可以使用`reshape`或`transpose`函数进行重塑或转置操作,使得它们的形状匹配。