我向Tensorflow发布了这样的消息。我已经搜索过同样的问题，但我无法理解。有代码。希望你能帮助我。
代码：
<input placeholder="Enter your name" v-validate="validations('firstName')">
答案 0 :(得分：2)
常量x的形状是(2,)，即一维数组，并且您尝试将其与形状为{{1}的二维数组w1相乘这对于矩阵乘法是不可能的，因为第一个参数的列数必须等于第二个参数中的行数。另外，我认为(2, 3)仅在两个数组都是二维的情况下才有效。
您可以将tf.matmul声明更改为
x
这将创建一个二维常数张量形状（2,1）。然后，将其乘以，
x = tf.constant([[0.7], [0.9]])
a = tf.matmul(tf.transpose(x), w1)用于创建数组x的转置，形状（2,1）到形状（1,2）。
希望这有帮助。
答案 1 :(得分：2)
在您的情况下，变量x的等级为1。因此是问题。
以下是您遇到此问题的原因。
请参考tensorflow API https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/matmul
tf.matmul（ a，b ，transpose_a = False，transpose_b = False，adjoint_a = False，adjoint_b = False， a_is_sparse = False，b_is_sparse = False，name = None）
Args：
a：类型为float16，float32，float64，int32，complex64，complex128和 rank> 1 的张量。
b：张量与 类型和等级 相同的张量。
答案 2 :(得分：1)
x的形状为(2,)与(2,3)的形状w1不匹配。
您应该更改
x = tf.constant([0.7,0.9])
到
x = tf.constant([[0.7,0.9]])
现在x的形状为(1,2)并且可以正常工作。