问单矩阵乘法不起作用的简单tensorflow keras模型

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我正在尝试建立一个简单的tf.keras模型，其中一个向量作为输入输入，输出是一个矩阵乘法的结果。

创建模型的代码行成功了，但调用它进行前向传递会导致错误。

n_input_nodes = 2
n_output_nodes = 1

x = tf.keras.Input(shape=(n_input_nodes,))
W = tf.ones((n_input_nodes,n_output_nodes), dtype=tf.float32)
y = tf.matmul(x, W)

model = tf.keras.Model(inputs=x, outputs=y)

x_input = tf.constant([10,30.], shape=[1, 2])
output = model(x_input)

最后一行(即前向传递)抛出以下错误：ValueError: Argument must be a dense tensor: [array([[1.], [1.]], dtype=float32)] - got shape [1, 2, 1], but wanted [1].

输入的形状为(2,1)，权重矩阵的形状为(2,1)。两者之间的矩阵乘法应该是有效的乘法，并产生1,1张量；然而，情况并非如此。