size shape must match input shape. Input is 0D, size is 2，怎么修改

这个错误通常出现在对张量进行操作（如resize、repeat等）时，因为张量的大小（size）与所需的输出形状（input shape）不匹配。当提示"size shape must match input shape. Input is 0D, size is 2"时，意味着您的目标形状是一个0维（标量）张量，而给定的大小是一个二维（shape有两个元素）的值。

如果你想要调整一个0维张量的大小，你需要明确指定新的大小是一个标量，而不是一个包含两个元素的元组。以下是解决这个问题的一些常见步骤：

1. **单维度大小**：如果你只是想增大或减小张量的一个维度，你可以忽略其他维度。例如，如果你想把一个标量扩大两倍，可以使用`tf.expand_dims()`创建一个新的一维张量，然后使用`tf.broadcast_to()`：

   scalar = ... # 0D张量
   new_size = 2
   expanded_shape = (new_size,)
   resized_tensor = tf.broadcast_to(tf.expand_dims(scalar, axis=0), expanded_shape)

2. **明确标量大小**：如果你在尝试改变某个特定维度的大小，确保传递的是一个标量，而不是一个列表：

   original_size = ... # 可能是0D张量
   target_size = 2
   resized_tensor = tf.reshape(original_size, [target_size])

请根据您的实际情况替换上述代码中的`...`。记得在修改后检查新的`resized_tensor`的形状，确保它符合你的需求。同时，确保所有后续操作的输入都是正确的形状。如果还有疑问，提供更多的上下文可以帮助进一步解决问题。