InvalidArgumentError Traceback most recent call lastCell In27 line 15 11 for i in rangeiter + 1 13 with tfGradientTape as tape--- 15 PRED_train = tfmatmulX_tra

该代码使用 TensorFlow 实现了线性回归模型，其中出现了一个维度不匹配的错误。

具体来说，代码中的每一行意义如下：

1. 导入 TensorFlow 模块
2. 导入 numpy 模块
3. 定义超参数
4. 生成随机数据
5. 定义模型参数 W 和 b
6. 定义模型函数
7. 定义损失函数
8. 定义优化器
9. 计算初始损失
10. 开始训练模型
11. 设置迭代次数
12. 循环迭代
13. 使用 TensorFlow 的 GradientTape 记录梯度信息
14. 计算训练集预测值
15. 计算训练集损失
16. 计算测试集预测值
17. 计算测试集损失
18. 计算梯度
19. 更新模型参数
20. 打印训练过程中的损失值

在第 14 行代码中，使用了 tf.matmul() 函数计算训练集预测值，此处出现了维度不匹配的错误，具体原因是 X_train 和 W 的维度不匹配。

X_train 的维度为 [424, 10]，W 的维度为 [10, 10]，tf.matmul() 函数要求两个矩阵的最后一维相等，但是这里的最后一维分别是 10 和 10，不相等，因此出现了维度不匹配的错误。

要解决这个问题，可以将 W 的维度改为 [10, 1]，这样 X_train 和 W 的最后一维就相等了，可以进行矩阵乘法运算。

修改后的代码如下：

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 超参数
learning_rate = 0.01
iter = 1000

# 生成随机数据
X_train = np.random.randn(424, 10)
Y_train = np.random.randn(424, 1)
X_test = np.random.randn(106, 10)
Y_test = np.random.randn(106, 1)

# 模型参数
W = tf.Variable(tf.random.normal([10, 1]), name="weight")
b = tf.Variable(tf.zeros([1]), name="bias")

# 模型函数
def linear_regression(X):
    return tf.matmul(X, W) + b

# 损失函数
def mean_square(y_pred, y_true):
    return tf.reduce_mean(tf.square(y_pred - y_true))

# 优化器
optimizer = tf.optimizers.SGD(learning_rate)

# 初始损失
PRED_train = linear_regression(X_train)
Loss_train = mean_square(PRED_train, Y_train)
print("Initial loss: {:.3f}".format(Loss_train))

# 训练模型
for i in range(iter + 1):
    with tf.GradientTape() as tape:
        PRED_train = linear_regression(X_train)
        Loss_train = mean_square(PRED_train, Y_train)
        PRED_test = linear_regression(X_test)
        Loss_test = mean_square(PRED_test, Y_test)

    # 计算梯度
    gradients = tape.gradient(Loss_train, [W, b])

    # 更新模型参数
    optimizer.apply_gradients(zip(gradients, [W, b]))

    if i % 100 == 0:
        print("Iter {:03d}: Train loss: {:.3f}, Test loss: {:.3f}".format(i, Loss_train, Loss_test))
``