详解TensorFlow报”OpError: Incompatible shapes: [batch_size,num_steps,num_classes] vs. [batch_size,num_steps] “的原因以及解决办法

问题原因

该错误通常是因为在模型中某个部分的输出张量与期望的张量形状不匹配。

具体地说，在本例中，模型输出形状为[batch_size，num_steps，num_classes]，但期望的形状是[batch_size，num_steps]。这表明num_classes的维度是没有被正确处理的。

解决方案

1. 检查代码的各个部分，特别是模型中的每个节点，以确保输出的张量形状与期望的形状匹配。

2. 查看模型的参数和超参数，以检查是否有任何问题。

3. 检查数据输入管道，确保训练和测试数据的形状与期望的形状相匹配。

4. 使用tf.reshape()等函数来调整张量的形状，以匹配预期的形状。

5. 使用tf.reduce_sum()等函数来减少张量的维数，以匹配期望的形状。

6. 使用tf.squeeze()等函数来删除不必要的维度，以匹配预期的形状。

7. 检查代码中的数据类型，确保它们匹配，并且在转换缩放等操作之前都有正确的一致性。

8. 使用tf.transpose()等函数来更改张量的维度顺序，从而匹配期望的形状。

9. 如果以上所有方法均未奏效，则可能需要重新设计模型或数据输入管道，以确保数据形状适合模型的预期形状。