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ValueError:操作数无法与形状(0,)一起广播(784,)

这个错误信息是Python中的一个异常,表示操作数无法与形状(0,)一起广播(784,)。下面是对这个错误的解释和可能的解决方案:

  1. 异常解释: 这个错误通常发生在使用NumPy库进行数组操作时,涉及到数组形状不匹配的情况。具体来说,操作数的形状与期望的形状不匹配,无法进行广播操作。
  2. 可能的解决方案:
    • 检查操作数的形状:首先,你需要检查涉及到的操作数的形状。确保它们具有相同的维度和形状,以便进行广播操作。可以使用NumPy的shape属性来检查数组的形状。
    • 重新调整数组形状:如果操作数的形状不匹配,你可以尝试使用NumPy的reshape函数来重新调整数组的形状,使其与期望的形状匹配。
    • 检查输入数据:如果你的操作涉及到输入数据,确保输入数据的维度和形状正确,并且与期望的形状匹配。
    • 检查广播规则:了解NumPy中的广播规则,确保你的操作符可以正确地广播到不同形状的数组上。可以参考NumPy的官方文档来了解更多关于广播的知识。

请注意,以上解决方案是一般性的建议,具体解决方法可能因具体情况而异。如果你能提供更多上下文信息,例如涉及的代码片段或更详细的错误堆栈跟踪,我可以给出更具体的建议。

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(3,) (4,) 但是因为Numpy 的广播机制,Numpy会尝试将数组广播到另一个操作数。...广播通过扩充较小数组中的元素来适配较大数组的形状,它的本制是就是张量自动扩展,也就是说根据规则来进行的张量复制。...,广播的机制会把2扩充成a相同的维度 [2,2,2,2]然后再与a逐个相乘,就得到了我们要的结果。...axis下两个数据宽度不相等,并且两者全不为1的状况,就无法广播,看看下面的例子: a = np.arange(6).reshape((2, 3, 1)) print(a) array([[[0]...首先我们看到结果的形状a,b都相同,那么说明是a,b都进行广播了,也就是说同时需要复制这两个数组,把他们扩充成相同的维度,我们把结果分解: 首先对a进行扩充,变为: array([[[0,0],

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),在进行广播时,从后往前比较两个数组的形状,首先是3=3,满足条件而继续比较,这时候发现其中一个数组的形状数组遍历完成,因此会在缺失轴即0轴上进行广播。...我们再来念叨一遍我们的广播规则,均值数组的形状为(4,),而原数组形状为(4,3),按照比较规则,4 != 3,因此不符合广播的条件,因此报错。...正确的做法是什么呢,因为原数组在0轴上的形状为4,我们的均值数组必须要先有一个值能够跟3比较同时满足我们的广播规则,这个值不用多想,就是1。...因此,arr2在0轴上复制三份,shape变为(3,4,2),再进行计算。 不只是0轴,1轴和2轴也都可以进行广播。但形状必须满足一定的条件。...)) sess.run(c) 输出为: ValueError: Dimensions must be equal, but are 3 and 2 for ‘sub_2’ (op: ‘Sub’) with

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