Traceback (most recent call last): File "C:/Users/DELL/Desktop/python_flask-dc/python_flask/bpnn_tf.py", line 118, in <module> a=tf.nn.sigmoid(tf.matmul(XX,w1)+b1) File "E:\python-3.7.0\lib\site-packages\tensorflow\python\util\traceback_utils.py", line 153, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "E:\python-3.7.0\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\ops.py", line 1967, in _create_c_op raise ValueError(e.message) ValueError: Shape must be rank 2 but is rank 1 for '{{node MatMul_2}} = MatMul[T=DT_FLOAT, transpose_a=false, transpose_b=false](truediv, Variable/read)' with input shapes: [3], [3,7].

这个错误是因为您在使用 TensorFlow 进行矩阵乘法时，传入的矩阵的维度不匹配。具体地说，您传入了一个形状为 (3,) 的向量和一个形状为 (3, 7) 的矩阵进行矩阵乘法，但矩阵乘法需要的是两个形状为 (m, n) 和 (n, p) 的矩阵相乘，其中 n 是两个矩阵需要匹配的维度大小。您需要检查一下传入矩阵的维度是否正确，并调整它们的大小以匹配矩阵乘法的要求。