model = LSTNetAttention(trainX1,trainX2,trainY,config) File D:\lstnet_keras-master\lstm\LSTNet_Interface_a38.py:451 in LSTNetAttention context_vector1 = Dot(axes=(2, 1))([attention_weights1, input1]) File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\base_layer.py:897 in __call__ self._maybe_build(inputs) File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\base_layer.py:2416 in _maybe_build self.build(input_shapes) # pylint:disable=not-callable File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\utils\tf_utils.py:316 in wrapper output_shape = fn(instance, input_shape) File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\layers\merge.py:674 in build raise ValueError('Dimension incompatibility ' ValueError: Dimension incompatibility 1 != 48. Layer shapes: (None, 48, 1), (None, 48, 21). Chosen axes: 2, 1

这个错误是由于您的模型在进行 Dot 操作时，矩阵的维度不匹配导致的。具体来说，您传递给 Dot 层的两个输入张量的形状分别为 (batch_size, 48, 1) 和 (batch_size, 48, 21)，而您指定的 axes 参数为 (2, 1)。这意味着您要对第一个张量的第二个维度和第二个张量的第一个维度进行点积操作，但是这两个维度的大小不同，分别为 1 和 48，所以会抛出 ValueError 异常。

您需要检查一下您的代码，特别是输入张量的构建部分，确保它们的形状与您的模型定义相匹配。如果您需要更多帮助，请提供更多代码和上下文信息。