similary = tf.matmul(Q_, tf.transpose(K_, [0, 2, 1])) # [64*6,10,10] tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: transpose expects a vector of size 4. But input(1) is a vector of size 3

这个错误通常是由于 `tf.transpose` 函数的输入不是正确的形状引起的。在你的情况下，输入的张量形状是 `(64*6, 10, 10)`，但是在对 `K_` 张量进行转置时，你使用了 `[0, 2, 1]` 作为参数，这意味着你希望将张量的第一维和第二维交换位置，但是你没有指定第三维的位置，所以出现了这个错误。

要解决这个问题，你需要检查你的代码，并指定正确的维度顺序。在对张量进行转置时，你需要确保指定了所有维度的顺序，以便张量可以正确地被转置。

下面是一个示例代码：

# 创建一个形状为 (2, 3, 4) 的张量
x = tf.ones((2, 3, 4))

# 将张量转置为形状为 (2, 4, 3) 的张量
y = tf.transpose(x, [0, 2, 1])

在这个示例中，我首先创建了一个形状为 `(2, 3, 4)` 的张量 `x`，然后使用 `tf.transpose` 函数将其转置为形状为 `(2, 4, 3)` 的张量 `y`。我使用了 `tf.transpose` 函数的第二个参数来指定要转置的维度顺序。在这个示例中，我将原始张量的第二个和第三个维度交换了位置。你需要根据自己的代码和需求来指定正确的维度顺序。