形状'[-1，2，4，28]‘对于大小为768的输入无效

对于给定的形状'[-1, 2, 4, 28]'，它表示一个四维张量，其中第一个维度的大小为-1，第二个维度的大小为2，第三个维度的大小为4，第四个维度的大小为28。这种形状对于大小为768的输入是无效的。

在深度学习中，输入数据的形状对于模型的训练和推理非常重要。形状定义了张量的维度和大小，它决定了数据在网络中的流动方式和计算过程中的维度匹配。在给定的形状中，-1表示该维度的大小将根据其他维度的大小和总元素数来自动计算。

对于给定的形状'[-1, 2, 4, 28]'，我们无法确定第一个维度的大小，因为它被设置为-1。在这种情况下，我们需要根据输入数据的大小和其他维度的大小来计算第一个维度的大小。然而，由于没有提供输入数据的大小，我们无法计算出第一个维度的大小。

对于大小为768的输入，我们需要根据具体情况来确定正确的形状。如果我们知道输入数据的维度和大小，我们可以根据需要调整形状。例如，如果输入数据是一个一维向量，我们可以将形状设置为[768]；如果输入数据是一个二维矩阵，我们可以将形状设置为[32, 24]等等。

总之，对于给定的形状'[-1, 2, 4, 28]'，它对于大小为768的输入是无效的，因为我们无法确定第一个维度的大小。我们需要根据具体情况来确定正确的形状，并根据需要调整形状以适应输入数据的维度和大小。