ValueError: Dimensions must be equal, but are 32 and 64 for '{{node conv2/SparseTensorDenseMatMul/SparseTensorDenseMatMul}} = SparseTensorDenseMatMul[T=DT_FLOAT, Tindices=DT_INT64, adjoint_a=false, adjoint_b=false](conv2/SparseReorder, conv2/SparseReorder:1, conv2/SparseTensor_1/dense_shape, conv2/Reshape)' with input shapes: [992,2], [992], [2], [64,16384] and with input tensors computed as partial shapes: input[2] = [32,32].
时间: 2024-02-19 21:02:07 浏览: 177
这个错误通常出现在使用神经网络时,因为某些张量的维度不匹配导致无法进行矩阵乘法运算。在这个例子中,矩阵乘法节点 '{{node conv2/SparseTensorDenseMatMul/SparseTensorDenseMatMul}}' 的输入张量维度不匹配,有一个张量的维度是32,另一个是64。你需要检查你的代码,找出哪些张量的维度不匹配,并确保它们具有相同的维度或者进行相应的维度调整。
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ValueError: Dimensions must be equal, but are 1 and 12 for '{{node multi_head_attention/query/einsum/Einsum}} = Einsum[N=2, T=DT_FLOAT, equation="abc,cde->abde"](Placeholder, multi_head_attention/query/einsum/Einsum/ReadVariableOp)' with input shapes: [?,
这个错误是由于张量的维度不匹配引起的。根据错误信息,你正在进行一个形状为[?, 1]和[?, 12]的张量之间的乘法操作,其中?表示可变的维度。但是,这两个张量的第二个维度不匹配,所以会引发 ValueError 错误。
要解决这个问题,你需要确保两个张量的维度相匹配。你可以使用 reshape() 函数来改变张量的形状,或使用 broadcasting 功能来自动调整维度。另外,还可以检查代码中是否存在其他操作导致张量维度不一致的问题。
如果你能提供更多的代码和上下文信息,我可以给出更具体的建议来解决这个问题。
ValueError: Dimensions must be equal, but are 3 and 6 for '{{node mean_squared_error/SquaredDifference}} = SquaredDifference[T=DT_FLOAT](sequential/dense/BiasAdd, IteratorGetNext:1)' with input shapes: [?,3], [?,6].
这个错误通常是由于输入数据的维度不匹配引起的。在这种情况下,您正在使用一个具有3个特征的模型来预测一个具有6个特征的目标变量,从而导致了维度不匹配的错误。
要解决这个问题,您可以检查以下几点:
1. 确保您的输入数据和目标数据的维度是一致的。如果您的模型需要预测6个特征的目标变量,那么您的训练集和测试集中的目标数据也应该是具有6个特征的。
2. 检查您的模型架构,确保模型的输出层与目标数据的维度相匹配。如果您的模型输出层的维度与目标数据不匹配,可以尝试调整模型架构或者重新定义目标数据。
3. 如果您正在使用某个损失函数(例如均方误差)来计算模型的损失,确保损失函数的输入维度与模型输出和目标数据的维度相匹配。如果不匹配,可以尝试使用适当的损失函数或者重新定义输入数据。
总之,这个错误通常是由维度不匹配引起的,需要检查输入数据、模型架构和损失函数等方面来解决问题。
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