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我有以下 TensorFlow 代码:
layer_1 = tf.add(tf.matmul(tf.cast(x, tf.float32), weights['h1']), biases['b1'])
但是抛出以下错误:
ValueError: Shape must be rank 2 but is rank 3 for 'MatMul' (op: 'MatMul') with input shapes: [?,5741,20000], [20000,128].
它表示 x 的形状为 (?,5741,20000)。如何将 x 的形状转换为 (5741, 20000)？
提前致谢!
最佳答案
我建议使用张量点积而不是简单的矩阵乘法来保持批量大小。这个答案比 @mrry 更笼统。
layer_1 = tf.add(tf.tensordot(tf.cast(x, tf.float32), weights['h1'], [[2], [0]]), biases['b1'])
关于python - 值错误 : Shape must be rank 2 but is rank 3 for 'MatMul' ，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/50162787/
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