ValueError: Shapes (?, ?, ?, 3) and (?, ?, ?) must have the same rank

ValueError: 这是一个Python异常，通常出现在处理张量或者数组操作时，比如在深度学习库（如TensorFlow或PyTorch）中。"Shapes (?, ?, ?, 3) and (?, ?, ?) must have the same rank" 的意思是，两个输入张量的形状（也就是维度数）不匹配。第一个张量有4维（可能是批量(batch)，宽(width), 高(height), 和通道(channels)），而第二个只有3维，它们的秩(rank)不同，这违反了张量运算的基本规则，即操作前的张量形状必须兼容。在尝试相加、相乘等操作时，需要保证所有维度除了某些可以广播(broadcast)的一维外，其余维度都一致。

相关问题

# 错误: ValueError: file <maya console> line 1: MFnAnimCurve : ??2?????????11??o??y #

这个错误是由Maya的MFnAnimCurve类引起的。这个错误通常意味着你在使用MFnAnimCurve类时提供了不正确的参数或方法调用。可能是你传递了错误的参数类型或参数值，或者调用了不存在的方法。

要解决这个错误，你可以检查你的代码，确保你正确地使用了MFnAnimCurve类的方法和参数。你可以参考Maya的官方文档或其他资源，以了解正确的用法和参数要求。另外，你可以尝试使用调试工具来跟踪代码执行过程，并找出导致错误的具体原因。

如果你能提供更多的代码和错误堆栈信息，我可以给你更具体的帮助。

ValueError: Shapes (None, 7) and (None, 3) are incompatible

这个错误通常是由于两个张量的形状不兼容导致的。在这种情况下，你需要检查两个张量的形状并确保它们是兼容的。

在你的情况下，错误信息显示两个张量的形状分别是 (None, 7) 和 (None, 3)。这意味着这两个张量的第一个维度都是 None，第二个维度分别是 7 和 3。由于第一个维度是 None，这意味着它可以是任何长度，因此我们只需要关注第二个维度是否兼容。

在这种情况下，这两个张量的第二个维度长度不同，分别为 7 和 3，因此它们的形状不兼容。如果你希望这两个张量可以相乘或进行其他操作，你需要调整它们的形状，使它们的第二个维度长度相同。

如果你需要更具体的帮助，可以提供更多的代码和错误信息。