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

目录

• 问题原因
• 解决办法

问题原因

该错误通常是由于模型中的某些参数与输入张量的形状不兼容导致的。具体来说，在这个特定的错误中，模型的某些输出张量需要具有形状 [batch_size, num_steps，num_classes]，然而其实输入张量的形状是 [batch_size, num_steps]，这样就导致了形状不兼容的错误。

解决办法

在处理这个错误时，您可以采取以下几个步骤：

1.检查模型的输出张量是否具有形状 [batch_size, num_steps，num_classes]。

2.检查输入张量是否具有形状 [batch_size, num_steps]。

3.如果模型输出张量与输入张量的形状不匹配，请修改模型，以便输出张量具有正确的形状。

4.如果您无法修改模型的输出张量，请修改输入张量，以便它与输出张量的形状匹配。

5.在训练过程中，确保为模型提供正确的参数和超参数。

6.使用tf.shape函数打印出每个张量的形状，以帮助您排除问题。

7.最后，确保您的输入数据维度正确，即是否有多余的维度或缺少必要的维度。