ValueError: Форма должна иметь ранг 2, но ранг 1 для 'MatMul' (op: 'MatMul') с входными формами: [2], [2,3]
Я новость для Tensorflow. Я уже ищу те же вопросы, но не могу понять. есть код. Надеюсь, вы можете мне помочь.
Код:
import tensorflow as tf
w1 = tf.Variable(tf.random_normal([2,3],stddev=1,seed=1))
w2 = tf.Variable(tf.random_normal([3,3],stddev=1,seed=1))
x = tf.constant([0.7,0.9])
a = tf.matmul(x, w1)
y = tf.matmul(a, w2)
sess = tf.Session()
sess.run(w1.initializer)
sess.run(w2.initializer)
print(sess.run(y))
sess.close()
Ответы 3
Форма константы x - это (2,), то есть одномерный массив, и вы пытаетесь умножить его на двумерный массив w1 формы (2, 3), что невозможно для матричного умножения, так как количество столбцов первого параметра должно быть равно количеству строк во втором параметре. Кроме того, я думаю, что tf.matmul работает только в том случае, если оба массива двумерны.
Один из многих способов изменить декларацию x как
x = tf.constant([[0.7], [0.9]])
Это создаст двумерный постоянный тензор формы (2, 1). И затем умножьте это на,
a = tf.matmul(tf.transpose(x), w1)
tf.transpose() используется для создания транспонирования массива x с формой (2, 1) в форму (1, 2).
Надеюсь это поможет.
В вашем случае ранг переменной x равен 1. Отсюда проблема.
Ниже приводится причина, по которой у вас возникла эта проблема.
Обратитесь к API тензорного потока https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/matmul
tf.matmul (а, б, transpose_a = False, transpose_b = False, adjoint_a = False, adjoint_b = False, a_is_sparse = Ложь, b_is_sparse = Ложь, name = Нет)
Аргументы:
a: Тензор типа float16, float32, float64, int32, complex64, complex128 и ранг> 1.
b: Тензор с того же типа и ранга в качестве.
Форма x(2,) не соответствует форме (2,3)w1.
Вы должны изменить
x = tf.constant([0.7,0.9])
к
x = tf.constant([[0.7,0.9]])
теперь форма x - это (1,2) и работает нормально.