详解TensorFlow报”InvalidArgumentError: transpose expects a vector of size or higher, but input had shape “的原因以及解决办法

在使用 TensorFlow 进行深度学习模型训练时，常常会出现报错信息，其中经常出现的一种报错是"InvalidArgumentError: transpose expects a vector of size or higher, but input had shape"。本文将详细解释该错误的原因，并给出一些解决办法。

错误原因

错误信息中提示的“transpose”是 TensorFlow 中的一个操作，用来对张量进行转置操作。通常情况下，如果我们想要将一个形状为 [a,b,c] 的张量进行转置，可以使用以下代码：

tf.transpose(x, [2, 1, 0])

以上代码的执行结果将得到一个形状为 [c,b,a] 的张量。但是，如果我们在进行转置操作时，输入的张量的形状不符合 transpose 要求的格式，那就会出现"InvalidArgumentError: transpose expects a vector of size or higher, but input had shape"的错误。

这种错误通常出现在以下两种情况下：

(1) 输入张量的形状是一个标量或者一维向量，而 transpose 操作要求输入张量的形状至少是一个二维矩阵。

(2) 输入张量形状不符合指定的维数要求，例如在上面的例子中我们指定了维度列表为 [2, 1, 0]，但是输入张量的维度不是三维，导致无法进行转置操作。

解决办法

解决上述报错的方法有以下几种。

检查输入张量形状是否符合预期

如果遇到了"InvalidArgumentError: transpose expects a vector of size or higher, but input had shape"的错误，可以首先检查输入张量的形状是否符合预期。如果输入张量的形状是标量或一维向量，需要将其转换为一个二维矩阵，才能够进行 transpose 操作。例如，如果指定的维度列表为 [1, 0]，可以使用以下代码将一维数组转换为一个二维矩阵：

x = tf.expand_dims(x, axis=0)
x = tf.transpose(x)

指定正确的维度

如果输入张量的形状符合预期，但是仍然出现了"InvalidArgumentError: transpose expects a vector of size or higher, but input had shape"的错误，可能是因为指定的维度不符合输入张量的维度。在这种情况下，可以尝试根据输入张量的形状，重新指定正确的维度列表。

例如，如果输入张量的形状是 [batch_size, seq_length, num_features]，并且我们希望对 seq_length 和 batch_size 进行转置操作，可以使用以下代码：

x = tf.transpose(x, [1, 0, 2])

通过检查输入张量的形状，并正确指定转置维度，可以有效解决"InvalidArgumentError: transpose expects a vector of size or higher, but input had shape"的错误。