如何解决TensorFlow中维度不匹配问题：video_1_points(15,2,120) 和 center_diff(15,2)

在使用TensorFlow进行计算时，我们经常会遇到维度不匹配的问题。例如，在最后两步中，video_1_points的维度是(15,2,120)，但是center_diff的维度是(15,2)，该如何对齐内容呢？

我们可以使用broadcasting机制，将center_diff的维度扩展为(15,2,120)，然后将它与video_1_points相减。

例如：

center_diff = tf.expand_dims(center_diff, axis=2)
result = video_1_points - center_diff

通过使用tf.expand_dims()函数，我们将center_diff的维度扩展到(15,2,1)，然后使用广播机制将其扩展为(15,2,120)，这样就可以与video_1_points进行减法运算。

使用broadcasting机制可以有效地解决维度不匹配问题，提高代码效率和可读性。