详解TensorFlow报”ValueError: Shapes ( and ) must have the same rank “的原因以及解决办法

当我们在使用TensorFlow进行计算图的搭建时，有时会遇到"ValueError: Shapes ( and ) must have the same rank "的报错。该报错通常出现在多个张量的维度不匹配时。下面我们将详细解释这个报错的原因以及解决办法。

原因

在TensorFlow中，每个张量都有一个特定的形状（shape），指定了张量的维度。当我们在进行计算图的搭建时，有时可能会使用到不同形状的张量进行计算。在这种情况下，如果两个张量的形状不匹配，那么就会报"ValueError: Shapes ( and ) must have the same rank "错误。其中，rank指的是张量的维度数。例如，形状为(2,3,4)的张量的rank为3。

解决办法

检查代码

首先，我们需要检查代码，确定哪个张量的形状导致了报错。在确定哪个张量导致了错误后，我们需要仔细分析代码，并找出造成形状不匹配的原因。

转换形状

如果我们确定哪个张量导致了错误，并且在分析代码后发现我们需要将其形状转换为与另一个张量匹配，那么可以使用reshape函数来调整该张量的形状。

例如，在下面的代码中，我们创建了两个张量a和b，它们的形状不匹配，导致了报错。我们可以使用reshape函数将a的形状修改为与b匹配。

import tensorflow as tf

a = tf.constant([[1,2,3],[4,5,6]])
b = tf.constant([[1,2],[3,4]])

c = tf.matmul(a, b)

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(c))

运行上面的代码，会得到如下错误提示：

ValueError: Shapes (2, 3) and (2, 2) must have the same rank

我们可以在创建张量a时再指定形状，将其修改为(3,2)，使其与张量b的形状匹配。修改后的代码如下所示：

import tensorflow as tf

a = tf.constant([[1,2],[3,4],[5,6]])
b = tf.constant([[1,2],[3,4]])

c = tf.matmul(a, b)

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(c))

运行上述代码，可得到正确的结果：

[[ 7 10]
 [15 22]
 [23 34]]

在实际编码中，我们需要注意所有的张量形状都要匹配，以避免形状不匹配的错误。

使用广播机制

当我们无法通过reshape函数将张量形状转换为匹配时，可以考虑使用广播机制（broadcasting）。广播机制是指在进行张量计算时，将低维的张量自动扩展为高维的张量，以便与高维张量进行计算。这样可以节省代码，提高效率。在TensorFlow中，广播机制是默认开启的。

例如，在下面的代码中，我们创建了两个张量a和b，它们的形状不匹配，但是它们的前缀（prefix）是匹配的。我们可以使用广播机制将低维张量a自动扩展为高维张量，并与张量b进行计算。

import tensorflow as tf

a = tf.constant([[1,2,3],[4,5,6]])
b = tf.constant([1,2])

c = tf.multiply(a, b)

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(c))

运行上述代码，可得到正确的结果：

[[ 1  4  9]
 [ 4 10 18]]

在实际编程中，我们需要注意广播机制可能导致不必要的计算和内存消耗。如果张量形状不匹配，我们应该先使用reshape函数调整形状。只有在无法使用reshape函数时，才考虑使用广播机制。

总之，在遇到"ValueError: Shapes ( and ) must have the same rank "的报错时，我们应该仔细检查代码，确定哪个张量的形状导致了错误，并找出造成形状不匹配的原因。如果能够将形状转换为匹配，则应该使用reshape函数。如果无法转换，则可以考虑使用广播机制。