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。