Tensorflow 2.2.0 InvalidArgumentError:不兼容的形状：[98,2]与[32,2]

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，用于构建和训练各种机器学习模型。TensorFlow 2.2.0是TensorFlow的一个版本，用于解决机器学习任务中的各种问题。

根据提供的错误信息，"InvalidArgumentError:不兼容的形状：[98,2]与[32,2]"，这是一个形状不兼容的错误。它表示在进行某个操作时，输入的张量的形状与预期的形状不匹配。

具体来说，错误信息中的[98,2]表示一个张量的形状为[98,2]，而[32,2]表示另一个张量的形状为[32,2]。这两个张量的形状在进行某个操作时是不兼容的，可能是因为它们的维度或大小不匹配。

要解决这个错误，可以尝试以下几个步骤：

1. 检查输入数据的形状：确保输入的张量的形状与预期的形状一致。可以使用TensorFlow的函数如tf.shape()来获取张量的形状，并与预期的形状进行比较。
2. 调整输入数据的形状：如果输入的张量的形状与预期的形状不匹配，可以使用TensorFlow的函数如tf.reshape()来调整张量的形状，使其与预期的形状一致。
3. 检查模型定义：如果错误发生在模型定义中，可能是因为模型的输入层和输出层的形状不匹配。确保模型的输入层和输出层的形状与输入数据和目标数据的形状一致。
4. 检查训练数据：如果错误发生在训练过程中，可能是因为训练数据的形状与模型的期望形状不匹配。确保训练数据的形状与模型的输入层的形状一致。

总结起来，"Tensorflow 2.2.0 InvalidArgumentError:不兼容的形状：[98,2]与[32,2]"是一个形状不兼容的错误，表示输入的张量的形状与预期的形状不匹配。要解决这个错误，需要检查输入数据的形状，调整形状，检查模型定义和训练数据，确保它们的形状一致。