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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

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。

这个问题涉及到了TensorFlow中的一个操作（op）'MatMul'，它表示矩阵相乘。在这个问题中，我们需要注意输入的形状和等级。

首先，形状（shape）是指张量（tensor）的维度。等级（rank）是指张量的维数。在TensorFlow中，形状和等级是紧密相关的。形状的维度数就是等级。

对于'MatMul_46'操作，它要求输入的形状必须是等级2，即二维矩阵。然而，根据问题描述，输入的形状分别为[100,100]和[?,15,100]，它们的等级分别为2和3。

因此，输入形状为[100,100]的矩阵满足'MatMul_46'操作的要求，而输入形状为[?,15,100]的矩阵的等级为3，不符合要求。

为了解决这个问题，我们可以通过调整输入的形状，将等级为3的矩阵转换为等级为2的矩阵。具体的方法取决于数据的特点和需求。

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相关搜索:ValueError:形状的等级必须为1，但输入形状为[2,360,475,3]，[1,4]，[]，[2]的‘Crop对齐/裁剪’(op：'CropAndResize')的等级为0ValueError:形状的等级必须为0，但对于具有输入形状[1]的“”ReadFile“”(op：“”ReadFile“”)，其等级为1“”从op记录中解码JPEG错误: ValueError:形状必须是等级0，但对于具有输入形状的'DecodeJpeg‘(op：'DecodeJpeg')，形状必须是等级1：[?]ValueError:形状必须是等级2，但对于输入形状：[?,28,28,10]，[?]，[]，'in_top_k/InTopKV2‘(op：'InTopKV2')，形状必须是等级4形状必须具有相同的等级，但必须是2和1Tensorflow:形状的等级必须为5，但对于“conv3D”，它的等级为1Tensorflow - ValueError:形状的等级必须为1，但对于“ParseExample/ParseExample”，其等级为0ValueError:形状的等级必须为1，但在执行tf.einsum('i，j->ij'，u，j)时为等级2尺寸必须相等，但对于输入形状为[100, 1024 ]，[ 3136 ,100]的'MatMul_15‘(op：'MatMul')，尺寸必须为1024和3136Tensorflow错误: ValueError:形状必须具有相同的等级，但形状%1与其他形状合并的结果是%2和%1Keras LSTM TensorFlow错误：‘形状必须具有相同的等级，但必须是1和0’尺寸必须相等，但对于具有输入形状[1, 15 ]，[1,500]的'MatMul_1‘(op：'MatMul')，尺寸必须为15和1tensor_scatter_nd_update ValueError:形状必须具有相同的等级，但必须是0和1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128ValueError: logits和labels必须具有相同的形状，但获得的形状为[2]和[2,1]ValueError:维度必须相等，但对于输入形状为[ ?，5,2]，[ ?，5, 80 ]的'mul_18‘(op：'Mul')，维度必须为2和80ValueError:输入数组的形状必须为== (..，..，[ ..，]3)，got (28，28，1)ValueError:维度必须相等，但对于输入形状为[?, 784 ]，[784, 500 ]的'Mul‘(op：'Mul')，维度必须为784和500ValueError:维度必须相等，但对于输入形状为[1,400,400,1]，[1,3,3,1]的'Conv2D‘(op：'Conv2D')，维度必须为1和3ValueError:维度必须相等，但对于输入形状为[?, 300 ,300,3]，[?,300,300]的'p_softmax/truediv‘(op：'RealDiv')，维度必须为3和300
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如果稍后要更改变量的形状，必须使用带有validate_shape=False的赋值Op。与任何张量一样，使用Variable()创建的变量可以用作图中其他Ops的输入。...在任何换位之后，输入必须是秩为>= 2的张量，其中内部2维指定有效的矩阵乘法参数，并且任何进一步的外部维度匹配。两个矩阵必须是同一类型的。...在任何换位之后，输入必须是秩为>= 2的张量，其中内部2维指定有效的矩阵乘法参数，并且任何进一步的外部维度匹配。两个矩阵必须是同一类型的。...变量的秩为P，指标是秩为q的张量。指标必须是整数张量，包含自指标。它必须是shape [d_0，…， d_{Q-2}， K]，其中0 < K <= P。...变量的秩为P，指标是秩为q的张量。指标必须是整数张量，包含自指标。它必须是shape [d_0，…， d_{Q-2}， K]，其中0 < K <= P。

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