ValueError:形状(16，)和(1，16)在tensorflow1.0中不兼容

在TensorFlow 1.0中，出现"ValueError:形状(16，)和(1，16)不兼容"的错误是因为两个张量的形状不匹配。具体来说，一个张量的形状是(16,)，而另一个张量的形状是(1,16)。

解决这个问题的方法是通过调整其中一个张量的形状，使其与另一个张量匹配。可以使用TensorFlow的reshape函数来改变张量的形状。例如，可以将形状为(16,)的张量reshape为形状为(1,16)的张量，代码如下：

import tensorflow as tf

# 假设tensor1是形状为(16,)的张量
tensor1 = tf.placeholder(tf.float32, shape=(16,))
# 假设tensor2是形状为(1,16)的张量
tensor2 = tf.placeholder(tf.float32, shape=(1,16))

# 将tensor1 reshape为形状为(1,16)的张量
reshaped_tensor1 = tf.reshape(tensor1, (1,16))

# 进行其他操作，如相加
result = reshaped_tensor1 + tensor2

# 执行计算图
with tf.Session() as sess:
    # 假设给定tensor1和tensor2的值
    feed_dict = {tensor1: [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16], tensor2: [[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16]]}
    output = sess.run(result, feed_dict=feed_dict)
    print(output)

在上述代码中，我们使用tf.reshape函数将形状为(16,)的张量tensor1 reshape为形状为(1,16)的张量reshaped_tensor1。然后，我们可以对这两个张量进行其他操作，如相加。最后，我们通过执行计算图来获取结果。

需要注意的是，上述代码中的示例仅用于解释如何解决形状不兼容的错误。实际应用中，需要根据具体情况进行调整和修改。