形状必须是等级2，但输入形状为[100,100]，[?,15,100]的'MatMul_46‘(op：'MatMul')的等级为3

Question

我在尝试实现这几行代码时遇到了这个错误

形状的等级必须为2，但对于输入形状为100,100，?,15,100的'MatMul_46‘(op：'MatMul')，形状的等级为3。

Q = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 15))
word_level = Embedding ( vocab_size , 100 , input_length=15)(Q) 
#shape(?,15,100)
Wb = tf.Variable(tf.zeros([100, 100]))
C = tf.matmul( word_level ,Wb)

我认为这个问题是因为三维和二维矩阵的秩不同，但我不知道如何修改这个问题。

Answer 1

要修改张量以适合特定形状，可以使用tf.reshape，但要小心以有意义的方式重塑它。

请参阅documentation

reshape = tf.reshape(word_level, [-1, 100])
Wb = tf.Variable(tf.zeros([100, 100]))
C = tf.matmul(reshape ,Wb)