tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: required broadcastable shapes at loc(unknown) [Op:Mul]

지금 와서 생각해보니까 텐서 쉐입이 안 맞아서 에러가 난 것을 바로 알지만.. 그땐 몰랐으니까... 그래도 과거에 정리 했던 것들을 블로그에 다시 기록해둔다.

 

TensorFlow에서 발생한 오류 메시지입니다. 이 오류는 두 텐서를 곱하려고 할 때 텐서의 형상(shape)이 서로 브로드캐스트 가능하지 않을 때 발생합니다. 브로드캐스트 가능한 형상을 가지지 않는 텐서를 곱하려고 하면 TensorFlow에서 오류를 발생시킵니다.

 

오류 해결법

1. 텐서의 형상을 확인하십시오: 곱하려는 두 텐서의 형상을 확인하고, 브로드캐스트 규칙에 따라 브로드캐스트할 수 있는지 확인하십시오. 브로드캐스트 규칙에 따르면, 작은 차원의 텐서를 큰 차원에 맞춰 브로드캐스트할 수 있어야 합니다.
2. 텐서의 형상을 수정하거나 조정하십시오: 만약 브로드캐스트가 가능하다고 판단되면, 텐서의 형상을 수정하여 브로드캐스트가 가능하도록 만들 수 있습니다. 이를 위해 TensorFlow의 tf.reshape 또는 tf.expand_dims와 같은 함수를 사용할 수 있습니다.
3. 데이터 형식을 확인하십시오: 텐서의 데이터 형식을 확인하고, 데이터 형식이 일치하지 않을 경우 오류가 발생할 수 있습니다. 두 텐서의 데이터 형식을 일치시키십시오.
4. 텐서 곱셈 코드를 검토하십시오: 텐서 곱셈을 수행하는 코드를 검토하여 오류가 발생하는 부분을 찾으십시오. 코드를 수정하거나 개선하여 문제를 해결할 수 있습니다.