形状必须是等级2，但输入形状为[100,100]，[?,15,100]的'MatMul_46‘(op：'MatMul')的等级为3

形状必须是等级2，但输入形状为[100,100]，[?,15,100]的'MatMul_46‘(op：'MatMul')的等级为3。

这个问题涉及到了TensorFlow中的一个操作（op）'MatMul'，它表示矩阵相乘。在这个问题中，我们需要注意输入的形状和等级。

首先，形状（shape）是指张量（tensor）的维度。等级（rank）是指张量的维数。在TensorFlow中，形状和等级是紧密相关的。形状的维度数就是等级。

对于'MatMul_46'操作，它要求输入的形状必须是等级2，即二维矩阵。然而，根据问题描述，输入的形状分别为[100,100]和[?,15,100]，它们的等级分别为2和3。

因此，输入形状为[100,100]的矩阵满足'MatMul_46'操作的要求，而输入形状为[?,15,100]的矩阵的等级为3，不符合要求。

为了解决这个问题，我们可以通过调整输入的形状，将等级为3的矩阵转换为等级为2的矩阵。具体的方法取决于数据的特点和需求。

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