ValueError:维度必须相等，但对于输入形状为[ ?，5,2]，[ ?，5, 80 ]的'mul_18‘(op：'Mul')，维度必须为2和80
ValueError是Python中的一个异常类型，表示数值错误。在这个问题中，ValueError是由于输入的两个矩阵维度不相等导致的。
维度指的是矩阵的形状，它由矩阵的行数和列数确定。对于给定的两个矩阵，它们的列数必须相等才能进行相乘操作。
具体到这个问题中，输入的两个矩阵的形状分别是[?, 5, 2]和[?, 5, 80]，其中"?"表示不确定的维度大小。而要进行的操作是'mul_18'，即对应元素相乘（element-wise multiplication）。
根据乘法操作的规则，对应元素相乘的矩阵维度必须相等。但是在这个问题中，第一个矩阵的第三个维度的大小为2，而第二个矩阵的第三个维度的大小为80，维度不相等，因此无法进行相乘操作，导致抛出了ValueError异常。
解决这个问题的方法是保证相乘的两个矩阵维度相等。可以通过改变输入矩阵的形状或者选择其他的操作来避免这个异常。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云弹性计算：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 腾讯云云数据库MySQL版：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
- 腾讯云对象存储 COS：https://cloud.tencent.com/product/cos
- 腾讯云人工智能服务：https://cloud.tencent.com/product/ai
- 腾讯云音视频直播：https://cloud.tencent.com/product/lvb
- 腾讯云物联网开发平台：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
- 腾讯云区块链服务：https://cloud.tencent.com/product/tbaas
- 腾讯云云原生容器服务：https://cloud.tencent.com/product/tke
- 腾讯云虚拟专用网络 VPC：https://cloud.tencent.com/product/vpc
相关·内容
我正在尝试在google collab的Yolo中检测对象。这是我正在执行的代码，但是得到了值错误。寻求帮助，被困在这里一个多星期。: Dimensions must be equal, but are 2 and 80 for
'mul_19' (op: 'Mul') with input shapes: [?,5,2], [?,?,?,5,80].ValueE
浏览 43提问于2020-04-27得票数 0
我正在尝试学习张量流，所以我遵循了关于神经网络的这篇教程我是张量流的新手，所以我不太确定我做错了什么。我将发布代码和错误。", line 1625, in _mul F
浏览 6提问于2017-02-23得票数 6
我有一个动态形状的张量器，X的形状=？，？，256，？然后我开始计算：然后，我想用与X相同的形状计算，其中的最大值是X，所以我试图做以下工作：但我得到了以下错误：
ValueError</
浏览 4提问于2017-10-05得票数 0
回答已采纳
我是tensorflow的新手，我正在遵循sentdex的一个教程。我一直收到错误信息-'MatMul_1' (op: 'MatMul') with我的整个代码是-
浏览 0提问于2017-07-07得票数 7
回答已采纳
我正在尝试用tensorflow后端在keras中训练一个预先训练过的inceptionv3模型。
ValueError:检查输入时出错:期望input_1具有形状(无，3)，但得到了形状<
浏览 1提问于2017-06-30得票数 1
回答已采纳
我正在寻找tensorflow的一种方法，给出两个输入：
input2，(batch_size,)形状的一维张量，其值都在[0,(batch_size, x)返回形状为的2D张量，使得输出中的ith元素等于input1中ith元素的input2[i]-th列。示例:如果in
浏览 0提问于2019-01-20得票数 4
回答已采纳
我正在试着通过这段代码来学习Conv2d。基于conv2d文档：过滤器的形状= filter_height、filter_width、in_channels、out_channels错误的信息：
ValueError: Dimensions must b
浏览 3提问于2018-05-13得票数 1
但将展示一个例子，说明我在使用Tensorflow时需要帮助的地方。举个例子：matrix_2 shape = [4,1]
[[1,2], [5,6],这是我从上面简化的问题示例中得到的错误：
ValueError:尺寸必须相等，但对于
浏览 4提问于2017-04-14得票数 1
回答已采纳
输入数据结构由一个.npy文件组成，其中包含500个图像(每个图像3个数组，因为它是RGB)和一个单热点编码数组，每个图像用来确定其分类。每个图像的大小为400x300像素(宽x高)，目标输出应为9类。因此，每个图像具有(300, 400, 3)的形状，并且每个单热点编码标签列表具有9的长度。这是我目前使用的代码： import numpy as npimport timeimport p
浏览 106提问于2020-10-17得票数 1
1回答
我想在等级2和3的两个张量之间广播一个tf.matmul操作，其中一个包含一个“未知”形状的维度(基本上是一个特定维度中的'None‘值)。问题是，对于动态维度，tf.reshape和tf.broadcast_to似乎不起作用。([7, 5, 10])})
以上面的代码为例。因此，r1和r2的生成<e
浏览 0提问于2018-12-25得票数 1
回答已采纳
最近，我尝试使用tensorflow来实现基于文章cnn+ctc的网络。这是我的问题:我想在tensorflow库中使用tf.nn.ctc_loss函数，但是它生成输入形状为：？，102
浏览 1提问于2017-06-26得票数 1
我有一个大小为x= 32x512的矩阵和大小为y= 32x1的标号向量。标签在0-3的范围内。我需要从x中选择在相应的y中有标签1的行。我尝试使用以下命令: temp_maps = tf.where( tf.equal(y,1)，x，tf.math.scalar_mul(0，x) )，但这给了我这个错误：
ValueError: Dimenstions必须相等，但
浏览 0提问于2019-11-10得票数 1
回答已采纳
在TensorFlow中，如果我有二维张量，一个维度(100，9,135)，另一个维度(100，29,135)：x2:张量(shape=(100，29,135)，dtype=float64)Z= tf.multiply(x1，x2)ValueError:尺寸必须相等，<em
浏览 2提问于2022-05-25得票数 1
回答已采纳
当我面临以下错误时，我正试图训练一个简单的Keras网络来进行分类。我知道我的输入有问题，但我不知道如何解决它。这是我的密码 x_train : float32 0.0 1.0 (2444, 64, 64, 1)Trainable params: 12,638________________________
浏览 4提问于2021-09-10得票数 1
回答已采纳
在学习完教程后，我正在尝试学习tensorflow，但我不想使用mnist数据库，所以我可以学习python中的数据库管理(我是新手，从c++/java到它是一个艰难的学习曲线)。所以，这是我的代码。我尝试过打印形状、值和所有类型的东西，但似乎都不起作用。注意:如果x的形状为0,100，权重为100，0，matmul的误差就会消失，但结果的形状<
浏览 0提问于2018-05-04得票数 0
1回答
我目前正在尝试创建Softmax的参数化版本，当为3D空间(color+x+y)创建我的轴超参数-1时，我收到上述错误。我想知道我的实现对于3D空间是否正确，如果它只适用于2d或1d空间，那么我如何将Softmax推广到3d空间？用于分层和测试的代码： import randomfrom tensorflow import kerasfrom/site-
浏览 32提问于2020-01-23得票数 0
回答已采纳
我有一个很简单的例子：import pdb
probs_L = probs[:,:3]probs_S2 = probs[:,12:22]
result = sess.run([confi
浏览 2提问于2018-08-23得票数 0
回答已采纳
我正在尝试使用双lstm模型对文本进行二进制分类，但得到的错误是: ValueError:维度必须相等，但是对于输入形状为：？、2、？、64的输入形状为{nodebinaryopic熵/Mul}}=Mul的值为2和</em
浏览 9提问于2022-03-29得票数 1
回答已采纳
我正在尝试为2D输入创建一个简单的单层卷积，这个想法只是有一个输入图像，内核和输出代码是：import numpy as np op_def=op_def)
File "/usr/local/lib/python2.7/dis
浏览 28提问于2017-01-23得票数 6
1回答
我有一个keras模型，最后一层的输出形状是(None,574,6)，None是我的批处理大小的模型。
我还有一个名为anchors的二维numpy数组，其形状为(574,6)。我想要的是每个数据的输出减去numpy数组元素。InvalidArgumentError:维度必须相等，但对于输入形状为？、574、6
浏览 2提问于2019-09-24得票数 0
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
