Tensorflow：切换数据集时突然出现“不兼容的形状”

如何解决Tensorflow：切换数据集时突然出现“不兼容的形状”

我从来没有真正在网上发布过任何东西，但目前，我完全没有想法。

问题是，我正在尝试运行 FISM（分类器或推荐系统算法）——具体来说，这个实现：https://github.com/yushuai/FISM。当我将其应用于提供的数据集（数据集 1：ml_train & ml_test）时，它可以工作。当我将其应用于数据集 2（具有相应数量的用户和项目）时，我自己处理了该数据集，以便格式等于数据集 1，它也按预期工作。但是，当我将它应用到数据集 3 时，该数据集也具有相同的格式（以及用户和项目的数量），我在 tf.multiply: 不兼容的形状：[99,1] 和 [100,64] 中收到错误。>

令我感到奇怪的是，代码适用于数据集 1 和 2，但不适用于数据集 3。我检查了整个数据集，没有任何异常。我也在互联网上搜索了答案，但我找不到任何答案。所以，这是我的求助请求。这部分对我的研究取得成功至关重要……

我已经尝试减小数据集 3 的大小，但无济于事。我也从 tf1.2 切换到 1.15，从 python3.5 切换到 3.6，但我遇到了同样的错误。

谁能帮帮我？非常感谢！

Traceback (most recent call last):
File “C:\Users\semye\anaconda3\envs\py3.5\lib\site-packages\tensorflow_core\python\client\session.py”,line 1365,in _do_call
return fn(*args)
File “C:\Users\semye\anaconda3\envs\py3.5\lib\site-packages\tensorflow_core\python\client\session.py”,line 1350,in _run_fn
target_list,run_Metadata)
File “C:\Users\semye\anaconda3\envs\py3.5\lib\site-packages\tensorflow_core\python\client\session.py”,line 1443,in _call_tf_sessionrun
run_Metadata)
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Incompatible shapes: [99,1] vs. [100,64]
[[{{node Mul}}]]

During handling of the above exception,another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
File “model.py”,line 194,in
model.train()
File “model.py”,line 103,in train
hit_ratio,ndcg = self.evaluate(sess)
File “model.py”,line 163,in evaluate
self.neighbour_num: [neighbour_number for _ in x_test]
File “C:\Users\semye\anaconda3\envs\py3.5\lib\site-packages\tensorflow_core\python\client\session.py”,line 956,in run
run_Metadata_ptr)
File “C:\Users\semye\anaconda3\envs\py3.5\lib\site-packages\tensorflow_core\python\client\session.py”,line 1180,in _run
Feed_dict_tensor,options,line 1359,in _do_run
run_Metadata)
File “C:\Users\semye\anaconda3\envs\py3.5\lib\site-packages\tensorflow_core\python\client\session.py”,line 1384,in _do_call
raise type(e)(node_def,op,message)
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Incompatible shapes: [99,64]
[[node Mul (defined at C:\Users\semye\anaconda3\envs\py3.5\lib\site-packages\tensorflow_core\python\framework\ops.py:1748) ]]

Original stack trace for ‘Mul’:
File “model.py”,line 193,in
model.build_graph()
File “model.py”,line 130,in build_graph
user_repr = tf.multiply(inverse_rated_num,sumvec)
File “C:\Users\semye\anaconda3\envs\py3.5\lib\site-packages\tensorflow_core\python\util\dispatch.py”,line 180,in wrapper
return target(*args,**kwargs)
File “C:\Users\semye\anaconda3\envs\py3.5\lib\site-packages\tensorflow_core\python\ops\math_ops.py”,line 331,in multiply
return gen_math_ops.mul(x,y,name)
File “C:\Users\semye\anaconda3\envs\py3.5\lib\site-packages\tensorflow_core\python\ops\gen_math_ops.py”,line 6701,in mul
“Mul”,x=x,y=y,name=name)
File “C:\Users\semye\anaconda3\envs\py3.5\lib\site-packages\tensorflow_core\python\framework\op_def_library.py”,line 794,in _apply_op_helper
op_def=op_def)
File “C:\Users\semye\anaconda3\envs\py3.5\lib\site-packages\tensorflow_core\python\util\deprecation.py”,line 507,in new_func
return func(*args,**kwargs)
File “C:\Users\semye\anaconda3\envs\py3.5\lib\site-packages\tensorflow_core\python\framework\ops.py”,line 3357,in create_op
attrs,op_def,compute_device)
File “C:\Users\semye\anaconda3\envs\py3.5\lib\site-packages\tensorflow_core\python\framework\ops.py”,line 3426,in _create_op_internal
op_def=op_def)
File “C:\Users\semye\anaconda3\envs\py3.5\lib\site-packages\tensorflow_core\python\framework\ops.py”,line 1748,in init
self._traceback = tf_stack.extract_stack()