ValueError: Shapes (None, 7) and (None, 3) are incompatible
时间: 2024-05-17 20:14:54 浏览: 9
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。
相关问题
ValueError: Shapes (None, 1) and (None, 3) are incompatible
This error occurs when trying to perform an operation on two tensors that have different shapes. In this specific case, the two tensors have shapes (None, 1) and (None, 3), respectively.
The "None" dimension means that the size of that dimension can vary, depending on the input data. In this case, it seems that the two tensors have different numbers of elements in the second dimension (i.e., 1 vs. 3), which is causing the incompatibility.
To resolve this error, you can try to reshape or resize the tensors so that they have compatible shapes. Alternatively, you may need to adjust the operations being performed to ensure that they can handle tensors of different shapes.
ValueError: Shapes (None, 1) and (None, 2) are incompatible
这个错误通常是因为你的模型的输出形状与你的标签的形状不兼容导致的。请确保你的模型的输出形状与你的标签的形状相同。例如,如果你的标签是一个二分类问题,那么你的模型的输出应该是一个形状为(样本数量, 1)的张量,而不是一个形状为(样本数量, 2)的张量。你可以检查一下你的模型的输出形状和你的标签的形状,看看它们是否匹配,如果不匹配,你需要相应地更改它们。