ValueError: Dimensions must be equal, but are 7 and 9 for '{{node mean_absolute_error/sub}} = Sub[T=DT_FLOAT](AE/conv_12/Selu_1, IteratorGetNext:3)' with input shapes: [7,512,7], [7,512,9].什么意思，怎么修改

这个错误是由于两个张量的形状（shape）不匹配导致的。在这个例子中，一个张量的形状为[7,512,7]，另一个张量的形状为[7,512,9]，它们的最后一维不一样。

要解决这个问题，你需要确保两个张量的形状匹配。你可以使用 `tf.keras.layers.Reshape()` 函数来改变张量的形状，或者使用 `tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D()` 或 `tf.keras.layers.GlobalMaxPooling1D()` 函数来将张量的最后一维压缩为一个固定的数值。

例如，你可以尝试将第一个张量的形状改变为[7, 7, 512]，然后将其与第二个张量相加，如下所示：

import tensorflow as tf

# 假设第一个张量名为 'tensor1'，形状为 [7, 512, 7]
# 假设第二个张量名为 'tensor2'，形状为 [7, 512, 9]

# 将第一个张量的形状改变为 [7, 7, 512]
tensor1_reshaped = tf.keras.layers.Reshape((7, 512))(tensor1)

# 将第二个张量的形状改变为 [7, 7, 512]
tensor2_reshaped = tf.keras.layers.Reshape((7, 512))(tensor2)

# 将两个张量相加
result = tf.keras.layers.Add()([tensor1_reshaped, tensor2_reshaped])

这将创建一个形状为 [7, 7, 512] 的张量 `result`，可以用来计算均方误差（MSE）或平均绝对误差（MAE）等损失函数。