ValueError: Dimensions must be equal, but are 1 and 12 for '{{node multi_head_attention/query/einsum/Einsum}} = Einsum[N=2, T=DT_FLOAT, equation="abc,cde->abde"](Placeholder, multi_head_attention/query/einsum/Einsum/ReadVariableOp)' with input shapes: [?,

这个错误是由于张量的维度不匹配引起的。根据错误信息，你正在进行一个形状为[?, 1]和[?, 12]的张量之间的乘法操作，其中?表示可变的维度。但是，这两个张量的第二个维度不匹配，所以会引发 ValueError 错误。

要解决这个问题，你需要确保两个张量的维度相匹配。你可以使用 reshape() 函数来改变张量的形状，或使用 broadcasting 功能来自动调整维度。另外，还可以检查代码中是否存在其他操作导致张量维度不一致的问题。

如果你能提供更多的代码和上下文信息，我可以给出更具体的建议来解决这个问题。

相关问题

ValueError: Dimensions must be equal, but are 48 and 120 for 'sample_action/clip_by_value/Minimum' (op: 'Minimum') with input shapes: [?,48], [120].

这个错误通常是因为张量的尺寸不匹配导致的。具体来说，在您的代码中，您正在尝试执行一项操作，其中两个张量的尺寸应该相等，但它们实际上不相等。在您的代码中，您可以查找操作 'sample_action/clip_by_value/Minimum' 的输入张量，并检查它们的形状。然后，您可以查看操作的文档，以确定这些张量的形状应该是什么。一旦您知道应该如何调整张量的形状，就可以使用 TensorFlow 的 reshape 或其他相关函数来调整张量的形状，以便它们可以正确地传递到操作中。

ValueError: Dimensions must be equal, but are 3 and 6 for '{{node mean_squared_error/SquaredDifference}} = SquaredDifference[T=DT_FLOAT](sequential/dense/BiasAdd, IteratorGetNext:1)' with input shapes: [?,3], [?,6].

这个错误通常是由于输入数据的维度不匹配引起的。在这种情况下，您正在使用一个具有3个特征的模型来预测一个具有6个特征的目标变量，从而导致了维度不匹配的错误。

要解决这个问题，您可以检查以下几点：

1. 确保您的输入数据和目标数据的维度是一致的。如果您的模型需要预测6个特征的目标变量，那么您的训练集和测试集中的目标数据也应该是具有6个特征的。

2. 检查您的模型架构，确保模型的输出层与目标数据的维度相匹配。如果您的模型输出层的维度与目标数据不匹配，可以尝试调整模型架构或者重新定义目标数据。

3. 如果您正在使用某个损失函数（例如均方误差）来计算模型的损失，确保损失函数的输入维度与模型输出和目标数据的维度相匹配。如果不匹配，可以尝试使用适当的损失函数或者重新定义输入数据。

总之，这个错误通常是由维度不匹配引起的，需要检查输入数据、模型架构和损失函数等方面来解决问题。