[英]Dimensions must be equal, but are 1 and 128 for 'sampled_softmax_loss/MatMul' (op: 'MatMul') with input shapes: [128,1], [64,128]
[英]ValueError: Dimensions must be equal, but are 64 and 4 for 'MatMul' (op: 'MatMul') with input shapes: [?,64], [4,?]
我有个错误
ValueError: Dimensions must be equal, but are 64 and 4 for 'MatMul' (op: 'MatMul') with input shapes: [?,64], [4,?].
我写了代码
from keras import backend as K
print(input_encoded_m)
print(question_encoded)
match = K.dot(input_encoded_m, question_encoded)
print(input_encoded_m)显示Tensor("cond_3/Merge:0", shape=(?, 68, 64), dtype=float32)
和print(question_encoded)显示Tensor("cond_5/Merge:0", shape=(?, 4, 64), dtype=float32)
。我认为点方法不适用于计算具有不同等级的矩阵,所以我重写
from keras import backend as K
match = K.get_value(input_encoded_m * question_encoded)
但是会发生此错误:
ValueError: Dimensions must be equal, but are 68 and 4 for 'mul' (op: 'Mul') with input shapes: [?,68,64], [?,4,64]
如何计算input_encoded_m
和question_encoded
? 怎么了 ?
我不确定您实际输入的数量是哪个维度,但是第一个维度必须相同。
但是例如,您需要具有形状:
(68, 64, 4)
和(68, 4, 64)
要么
(64, 68, 4)
和(64, 4, 68)
要么
(4, 68, 64)
和(4, 64, 68)
等。
但是您有输入68
和4
,这些需要匹配。
您应该在docs中查看此处给出的示例。
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