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InvalidArgumentError:不兼容的形状：[10,224,224,3]与[10,224,224]

InvalidArgumentError:不兼容的形状：[10,224,224,3]与[10,224,224]

这个错误提示表明在进行某个操作时，输入的张量形状不兼容。具体来说，[10,224,224,3]和[10,224,224]这两个形状不匹配。

张量是在深度学习和神经网络中常用的数据结构，可以看作是多维数组。在这个错误中，[10,224,224,3]表示一个四维张量，其中10表示批次大小（batch size），224表示图像的高度，224表示图像的宽度，3表示图像的通道数（RGB图像有3个通道）；而[10,224,224]表示一个三维张量，其中10表示批次大小，224表示图像的高度，224表示图像的宽度。

这个错误通常发生在深度学习模型的输入数据形状与模型定义的输入形状不匹配时。解决这个错误的方法是确保输入数据的形状与模型定义的输入形状一致。

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相关搜索:InvalidArgumentError:不兼容的形状：[15,3]与[100,3]Tensorflow 2.2.0 InvalidArgumentError:不兼容的形状：[98,2]与[32,2]Tensorflow InvalidArgumentError (参见上面的回溯)：不兼容的形状：[10000,10]与[10000]TensorFlow模型训练: InvalidArgumentError:不兼容的形状：[8,10]与[32,1]Keras中与CNN不兼容的形状与DenseNet迁移学习不兼容的形状形状与Tensorflow占位符不兼容输入密集与图层无效形状不兼容 keras输入形状:输入与图层不兼容 Keras不兼容的数据形状 Keras不兼容的形状NN 不兼容的形状：[128,37]与[128,34]不兼容的形状：[217,1]与[480,1]Tensorflow:不兼容的形状：[32,12]与[32,4]层权重形状(%1，% 1)与为keras模型提供的权重形状(%1，)不兼容 Tensorflow错误:用于广播的形状不兼容输出层中不兼容的形状- Tensorflow 在tensorflow (使用Keras)中出现“InvalidArgumentError:不兼容的形状：[10,2] is .[10]”的原因是什么？在Keras中训练变分自动编码器时会出现"InvalidArgumentError:不兼容的形状“错误 Keras: InvalidArgumentError:不兼容的形状：[64,7,7,1]与尝试使用支持向量机分类器添加ResNet时的[64,1]

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