尺寸必须相等，但对于具有输入形状[ 128 ,1]，[64,128]的'sampled_softmax_loss/MatMul‘(op：'MatMul')，尺寸必须为1和128

对于具有输入形状[128, 1]和[64, 128]的'sampled_softmax_loss/MatMul'操作（op: 'MatMul'），尺寸必须为1和128。

这个问题涉及到矩阵乘法运算，其中第一个矩阵的形状是[128, 1]，第二个矩阵的形状是[64, 128]。根据矩阵乘法的规则，两个矩阵相乘的结果的尺寸应该是第一个矩阵的行数和第二个矩阵的列数。

在这个问题中，第一个矩阵的行数是128，第二个矩阵的列数是128。因此，这两个尺寸必须相等，都为128。

对于这个问题，可以采取以下解决方案：

1. 检查输入数据的维度：确保输入数据的形状与所需的形状匹配。如果输入数据的形状不正确，可以通过调整数据的形状或进行转置来解决。
2. 检查矩阵乘法操作的实现：确保矩阵乘法操作的实现正确，并且输入矩阵的形状与操作的要求相匹配。
3. 调整输入数据的形状：如果输入数据的形状不匹配，可以通过调整数据的形状来满足要求。例如，可以使用reshape操作或transpose操作来改变数据的形状。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

• 腾讯云计算服务：https://cloud.tencent.com/product
• 腾讯云人工智能服务：https://cloud.tencent.com/product/ai
• 腾讯云物联网平台：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
• 腾讯云移动开发服务：https://cloud.tencent.com/product/mobdev
• 腾讯云存储服务：https://cloud.tencent.com/product/cos
• 腾讯云区块链服务：https://cloud.tencent.com/product/baas
• 腾讯云元宇宙服务：https://cloud.tencent.com/product/vr

请注意，以上链接仅供参考，具体的产品选择应根据实际需求和情况进行评估和选择。