ValueError:无法设置张量:维度不匹配。获得%3，但输入%0应为%4
这个错误信息是Python编程语言中的一个异常错误，表示无法设置张量的值，因为维度不匹配。具体来说，输入的张量维度与期望的维度不一致。
为了解决这个问题，可以采取以下步骤：
- 检查输入张量的维度：首先，确保你正确理解了期望的维度。查看代码中涉及到的张量，确认其形状和维度是否与期望一致。
- 检查输入数据的形状：确保输入的数据与期望的维度匹配。例如，如果期望的维度是[batch_size, height, width, channels]，那么输入的数据应该具有相同的形状。
- 检查数据类型：确保输入的数据类型与期望的数据类型一致。例如，如果期望的数据类型是float32，那么输入的数据应该是float32类型。
- 检查数据范围：有时候，输入的数据范围可能超出了期望的范围。确保输入的数据在期望的范围内，或者进行适当的数据预处理。
如果以上步骤都没有解决问题，那么可能需要进一步检查代码逻辑或者查看相关文档来了解更多关于该张量的要求和使用方式。
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print(prediction) 但是即使我将图像的大小调整为200 x 200，我也是一样的 ValueErrorGot 3</em
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ValueError: Input 0 of layer sequentialis incompatible with the layer: expected ndim
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2回答
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、、、
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1回答
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p1 = tf.
浏览 0提问于2017-08-18得票数 0
1回答
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The Issuesrc: Tensor("mul_3:0", shape=(?,?), dtype=int32)
mask: Tensor("Cast_1:0</em
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下面是一个示例： import torch
b = torch.tensor([True,True,True,False,False,False])
>>> [[1,2],[3,4]
浏览 18提问于2021-03-23得票数 1
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浏览 4提问于2017-10-05得票数 0
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interpreter.set_tensor(input_details[1]['index&#x
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.astype(np.float32)
因此，这意味着输入张量在某种程度上违反了某些规则。[{'dtype'：numpy.float32，'in
浏览 8提问于2022-06-16得票数 0
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.], shape = (3,2,4))tf.matmul(x,y)Shape is (3,2,21)
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我试图把一些3D数组放在一起，在前两个维度上具有相同的大小，但在第三个维度上有不同的大小。我使用的是numpy.hstack()。连接轴的所有输入数组尺寸必须完全匹配，但沿维度2，索引0处的数组大小为2，索引1处的数组大小为1。连接轴的所有输入数组维必须完全匹配，但沿2维，索引0处的数组大小为2，索引1处的数组大小为1。
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为什么tf.matmul不适用于转置张量？
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我的问题相当简单，但似乎没有得到解决。Expect：(bs，timesteps，output_dim) ->张量(“gru_20/transpose_1:0”，shape=(?，4，100)，dtype=float32)
输出：张量(“gru_20/transpose_1:0<
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我需要一个与tf.one_hot提供的1有些类似的张量，但我(有时)需要在每一行中有多个张量。更具体地说，给定一个2d张量A，当且仅当A包含列索引作为同一行中的值时，我需要一个在某个位置具有1的2d张量。indices = [[1, 4, 2, 5], [0, 4, 2, 0], [2
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