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ValueError:形状(%1，% 2)和(%1，% 4)不兼容

ValueError是Python中的一个异常类，表示数值错误。在这个问答内容中，"ValueError:形状(%1，% 2)和(%1，% 4)不兼容"是一个错误信息，它表示两个形状不兼容，无法进行某种操作。

在这个错误信息中，(%1，% 2)和(%1，% 4)表示两个形状，其中%1和%2是占位符，具体的数值需要根据上下文来确定。形状通常用于描述数据的维度，比如矩阵的行数和列数。

这个错误信息表明在某个操作中，两个形状不满足兼容性要求。具体来说，(%1，% 2)和(%1，% 4)的维度不匹配，导致无法进行相应的操作。

解决这个错误的方法通常是检查代码中涉及到的数据的维度是否正确，并确保它们满足操作的要求。可以通过打印相关数据的形状来进行调试，查看维度是否匹配。

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相关搜索:ValueError:形状%1和%2不兼容 ValueError:形状(None，2)和(None，1)不兼容 ValueError:形状(None，3)和(None，1)不兼容 ValueError:形状(None，1)和(None，64)不兼容Keras ValueError:形状(29，1)和(42，1，29)不兼容[Keras]TensorFlow GradCAM - model.fit() - ValueError:形状(None，1)和(None，2)不兼容 Keras model.fit ValueError:形状(None，43)和(None，1，1，43)不兼容 Tensorflow维度问题: ValueError:形状(3，1)和(None，3)不兼容 Keras ValueError:形状(None，1)和(None，48，48，96)不兼容 ValueError:形状(None，50)和(None，1)在Tensorflow和Colab中不兼容 ValueError:形状(100,1)和(2,1)未对齐:1(尺寸1) != 2(尺寸0)tensorflow ValueError:形状不兼容 ValueError:形状(16，)和(1，16)在tensorflow1.0中不兼容 Colab -ValueError中的Tensorflow错误:形状(None，1)和(None，10)不兼容 Fix ValueError:形状(1,2)和(4,4)未对齐:2 (dim 1) != 4 (dim 0)在python中 ValueError:形状(4,1)和(3,1)未对齐:1(尺寸1) != 3(尺寸0)ValueError:形状(None，12，2)和(None，12)不兼容 tensorflow错误"raise ValueError(“形状%s和%s不兼容”% (self，other)) ValueError:形状(?，5)和(5，)不兼容“层权重形状(%1，% 1)与为keras模型提供的权重形状(%1，)不兼容 Python Numpy: ValueError:形状(200,2)和(1,2)未对齐:2(尺寸1) != 1(尺寸0)

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