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形状必须具有相同的等级,但必须是2和1

这个问答内容似乎是一个数学题,涉及到形状和等级。根据题目描述,我们可以推测这里的形状指的是几何图形,等级可能是指图形的级别或层次。

根据题目中的要求,我们可以给出以下答案:

  1. 形状:指的是几何图形的外形或轮廓。几何图形包括但不限于点、线、面、体等。在这个问题中,形状必须具有相同的等级,即指的是同一级别的几何图形。
  2. 等级:指的是几何图形的级别或层次。在这个问题中,等级的取值范围为2和1,即只能是2级和1级的几何图形。

综上所述,根据题目的描述,我们可以得出结论:形状必须具有相同的等级,但必须是2和1级别的几何图形。

关于几何图形的具体概念、分类、优势、应用场景以及腾讯云相关产品和产品介绍链接地址,由于题目要求不能提及具体的云计算品牌商,所以无法给出相关信息。如果有其他问题或需要进一步了解其他知识领域,请随时提问。

相关搜索:Keras LSTM TensorFlow错误:‘形状必须具有相同的等级,但必须是1和0’tensor_scatter_nd_update ValueError:形状必须具有相同的等级,但必须是0和1Tensorflow错误: ValueError:形状必须具有相同的等级,但形状%1与其他形状合并的结果是%2和%1Tensorflow形状必须是排名%1,但排名是%2ValueError: logits和labels必须具有相同的形状,但获得的形状为[2]和[2,1]从op记录中解码JPEG错误: ValueError:形状必须是等级0,但对于具有输入形状的'DecodeJpeg‘(op:'DecodeJpeg'),形状必须是等级1:[?]TensorFlow:值错误形状和等级不匹配: ValueError:形状(?,128,128,2)必须具有等级2'ValueError: logits和labels必须具有相同的形状((None,2) vs (None,1))‘ValueError: logits和labels必须具有相同的形状((None,2) vs (None,1))ValueError: x和y必须具有相同的第一维度,但具有形状(1,2)和(2,)tensorflow上出错:形状必须是等级2,但对于“”MatMul_25“”来说是等级1“”错误:标签和preOutput必须具有相同的形状Logit和Label必须具有相同的形状: TensorflowValueError:形状必须是等级2,但对于输入形状:[?,28,28,10],[?],[],'in_top_k/InTopKV2‘(op:'InTopKV2'),形状必须是等级4Keras: ValueError: logits和标签必须具有相同的形状((None,2) vs (None,1))ValueError:形状的等级必须为0,但对于具有输入形状[1]的“”ReadFile“”(op:“”ReadFile“”),其等级为1“”Python错误:x和y必须具有相同的第一维,但具有形状(8,)和(1,)X和y必须具有相同的第一维度,但具有形状(1,)和(6,)ValueError: logits和labels必须具有相同的形状((32,1) vs (32,2))LSTM错误- 'logits和label必须具有相同的形状‘
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