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不兼容的形状：[64,4,4]与[64,4] -具有4个变量作为输入的时间序列

不兼容的形状指的是两个数据结构的维度不匹配，无法进行有效的操作或计算。在这个问题中，给出了两个时间序列的形状，分别是[64,4,4]和[64,4]。这两个形状不兼容，因为它们的最后一个维度不同。

[64,4,4]表示一个三维数组，其中包含64个样本，每个样本有4个时间步长，每个时间步长有4个变量。而[64,4]表示一个二维数组，其中包含64个样本，每个样本有4个变量，但没有时间步长的概念。

在处理这种不兼容的形状时，可以考虑以下几种方法：

重塑数据：可以通过改变数据的形状，使其兼容。在这个例子中，可以将[64,4]的形状重塑为[64,4,1]，添加一个额外的维度，使其与[64,4,4]的形状匹配。
扩展数据：可以通过复制数据来扩展维度，使其与另一个形状匹配。在这个例子中，可以将[64,4]的形状扩展为[64,4,4]，将最后一个维度复制为4个变量。
数据对齐：可以根据具体需求对数据进行对齐，使其形状兼容。在这个例子中，可以根据具体应用场景，选择保留时间步长或变量的方式进行对齐。

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相关搜索:Tensorflow MNIST Sequential - ValueError:层顺序的输入0与层不兼容:输入形状的轴-1应具有 Tensorflow模型是使用输入张量的形状构造的，但它是在具有不兼容形状的输入上调用的(神经网络)Tensorflow模型输入形状错误:图层sequential_11的输入0与layer: rank不兼容，但该图层需要已定义的等级 ValueError:图层顺序的输入0与图层不兼容:输入形状的轴-1应具有值1 ValueError:图层顺序的输入0与输入形状的图层:期望轴-1不兼容 ValueError:层bidirectional_1的输入0与层不兼容:需要的ndim=3，找到的ndim=2。收到的完整形状：(13，64)ValueError:层dense_10的输入0与层不兼容:输入形状的轴-1应具有值256bt rcwd shape (2,16256)ValueError:层lstm_17的输入0与层不兼容:需要的ndim=3，找到的ndim=2。收到的完整形状：[None，128]ValueError:层lstm_45的输入0与层不兼容:需要的ndim=3，找到的ndim=4。收到的完整形状：(None，128)ValueError:层sequential_33的输入0与层不兼容:需要的ndim=3，找到的ndim=2。收到的完整形状：[64,100]

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