Shapes (None,) and (None, 48, 59) are incompatible
时间: 2023-06-25 15:05:49 浏览: 35
这个错误通常是由于尝试将形状不匹配的张量传递给需要匹配形状的操作而引起的。具体来说,您的代码中可能存在以下问题之一:
1. 您的输入数据形状与您的模型期望的形状不匹配。请检查您的输入数据的形状是否与模型期望的形状匹配。您可以使用`print()`函数来查看输入数据和模型输出的形状。
2. 您正在尝试将形状不同的张量连接在一起。请确保您要连接的张量具有相同的形状。您可以使用`tf.shape()`函数来检查张量的形状。
3. 您正在尝试对形状不匹配的张量执行数学运算。请确保您要执行的操作支持您的输入数据的形状。您可以查阅相关文档以了解支持的形状和操作。
如果您仍然无法解决问题,请提供更多代码和错误堆栈信息以获取更具体的帮助。
相关问题
Shapes (None, 2) and (None, 1) are incompatible
这个错误通常发生在两个张量的形状不兼容时。在这种情况下,您可以检查两个张量的形状并确保它们兼容。例如,如果您正在尝试将形状为(None,2)的张量与形状为(None,1)的张量连接起来,则可以使用以下代码进行修复:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Concatenate
# 创建两个张量
tensor1 = Input(shape=(None, 2))
tensor2 = Input(shape=(None, 1))
# 使用 Concatenate 层连接两个张量
concat_tensor = Concatenate()([tensor1, tensor2])
# 打印连接后的张量形状
print(concat_tensor.shape)
```
这将输出连接后的张量形状为(None,None,3),其中第一维为批次大小,第二维为序列长度,第三维为张量中的特征数。
Shapes (None, 1) and (None, 21) are incompatible
这个错误通常发生在使用深度学习模型时,输入数据的形状与模型期望的形状不匹配。在这种情况下,您需要检查输入数据的形状,并确保它与模型期望的形状相同。
在这个特定的错误消息中,您的输入数据形状是`(None, 1)`,但模型期望的形状是`(None, 21)`。这意味着您的模型期望输入具有21个特征,但您提供的数据只有1个特征。
您可以尝试重新调整您的输入数据的形状以匹配模型的形状,或者检查您的模型架构以确保它与您的输入数据兼容。另外,您也可以尝试使用`reshape`函数来调整输入数据的形状。