这个问题可以通过使用numpy库来解决。下面是一个示例代码:
import numpy as np
shape1 = np.array([128, 37])
shape2 = np.array([128, 34])
# 找到两个形状中较小的维度
min_dim = min(len(shape1), len(shape2))
# 将两个形状的较小维度设置为相同的大小
shape1 = np.pad(shape1, (0, min_dim - len(shape1)), 'constant')
shape2 = np.pad(shape2, (0, min_dim - len(shape2)), 'constant')
# 检查两个形状是否兼容
if not np.array_equal(shape1, shape2):
raise ValueError("不兼容的形状:{}与{}。".format(shape1, shape2))
在上面的代码中,我们首先使用numpy库创建了两个形状数组,然后找到了两个形状中较小的维度。接下来,我们使用np.pad
函数将较小维度的数组进行填充,使其大小与较大维度的数组相同。最后,我们使用np.array_equal
函数检查两个形状是否相等,如果不相等则抛出一个ValueError异常,提示形状不兼容。