我在做多元線性回歸的時候，在預測數據時遇到的：
這是由於我錄入的數據如：[1,2] 他的shape是[2,],而我在參數(也就是y = w1*x1+w2*x2+b 中的w)用的是placeholder生成，
shape是（2，1）的；所以無法進行矩陣乘法；
解決辦法是：
在錄入數據的時候通過data = numpy.array([1,2]) ，這個需要引入numpy包, 然后在通過data.reshape(1,2) 來改變他的形狀，這時候就可以進行矩陣乘法了；
代碼如下：
1：對數據進行轉型：
import numpy as np
data = np.array([1,2])
data_real = data.reshape(2,1)
若是參數w也是自己輸入的或者是一個列表或者是數組：也是做同樣的操作
2：然后在做矩陣乘法（我是在tensorflow中）
tf.matmul(data,w)