tensorflow.python.framework.errors\u impl.InvalidArgumentError:不兼容的形状：[1568]与[32,49]
我的keras编码器-解码器代码在cpu上运行良好。但在gpu上，我不能以1以外的批量大小启动它！这很奇怪。即使在此配件中不使用“批量大小”参数，我也会得到： tensorflow.python.framework.errors\u impl.InvalidArgumentError:不兼容的形状：[1568]与[32,49] （默认情况下，keras采用批次大小=32）tensorflow.python.framework.errors\u impl.InvalidArgumentError:不兼容的形状：[1568]与[32,49],tensorflow,keras,lstm,Tensorflow,Keras,Lstm,我的keras编码器-解码器代码在cpu上运行良好。但在gpu上，我不能以1以外的批量大小启动它！这很奇怪。即使在此配件中不使用“批量大小”参数，我也会得到： tensorflow.python.framework.errors\u impl.InvalidArgumentError:不兼容的形状：[1568]与[32,49] （默认情况下，keras采用批次大小=32） 我可以用我想要的任何批量运行许多其他程序。Wht模块正在比较二维对象和一维对象？我的问题类似，但我得到： tensorflo
我可以用我想要的任何批量运行许多其他程序。Wht模块正在比较二维对象和一维对象？我的问题类似，但我得到： tensorflow.python.framework.errors\u impl.InvalidArgumentError:
不兼容的形状：[64]对[128] 我发现这可能是因为损失函数不执行降维操作。
因此，我尝试了
tf.reduce_mean（）