ode: 'sparse_categorical_crossentropy/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits' Received a label value of 7 which is outside the valid range of [0, 5). Label values: 2 5 2 0 4 4 6 0 4 4 5 4 5 0 7 4 5 3 0 6 2 0 4 0 1 6 4 7 4 2 0 3 [[{{node sparse_categorical_crossentropy/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits}}]] [Op:__inference_train_function_1527]

这个错误提示是因为标签值(label)的范围超出了模型预期的范围。在这个示例代码中，我们使用了 `SparseCategoricalCrossentropy` 作为损失函数，这意味着我们期望标签是整数值，并且它们的范围应该是从0到5（因为我们有6种不同的水果类型）。但是，错误提示中出现了一个标签值为7的数据，这超出了我们期望的范围。

要解决这个问题，你需要检查你的标签数据是否正确，并确保它们的范围在0到5之间。你可以使用以下代码来检查标签数据：

import numpy as np

# 加载数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.fruits.load_data()

# 查看标签数据的范围
print(np.unique(train_labels))

如果你的标签数据超出了范围，你需要更正它们，并重新运行训练和评估模型的代码。

相关问题

在tensorflow中用pinn求解ODE：𝑑𝑦/𝑑𝑡=(𝑎+𝜔cos⁡(𝜋𝑡/2) ), 𝑡∈[0, 10], 𝑎=1,𝜔=𝜋/2

对于这个问题，我可以给出如下的代码实现:

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

class PINN(tf.keras.Model):
    def __init__(self):
        super(PINN, self).__init__()
        self.fc1 = layers.Dense(32, activation='tanh')
        self.fc2 = layers.Dense(32, activation='tanh')
        self.fc3 = layers.Dense(1)

    def call(self, x):
        t, y = x[:, :1], x[:, 1:]
        inputs = tf.concat([t, y], 1)

        x = self.fc1(inputs)
        x = self.fc2(x)
        output = self.fc3(x)

        return output

def f(t, y):
    a, w = 1, np.pi / 2
    return a * w * np.cos(np.pi * t / 2)

def train():
    x = np.linspace(0, 10, 1000)[:, None]
    t = x[:, :1]
    y = x[:, 1:]

    model = PINN()

    optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)

    for i in range(2000):
        with tf.GradientTape() as tape:
            y_pred = model(tf.concat([t, y], 1))
            dydt = tf.gradients(y_pred, t)[0]
            dydx = tf.gradients(y_pred, y)[0]
            ddydtt = tf.gradients(dydt, t)[0]

            f_pred = ddydtt + tf.sin(y_pred) - f(t, y)
            loss = tf.reduce_mean(tf.square(f_pred))

        grads = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
        optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))

        if i % 100 == 0:
            print("Loss at step {:03d}: {:.3f}".format(i, loss))

    return model

if __name__ == '__main__':
    train()

这段代码中，我们首先定义了一个 `PINN` 类，用于定义神经网络的结构。接着，我们定义了一个 `f` 函数，表示我们要求解的ODE。在 `train` 函数中，我们将 `PINN` 类实例化后，通过自动微分来求解偏微分方程，并计算出 loss。最终，我们通过调用 `train` 函数来进行训练。

Uncaught DeveloperError {name: 'DeveloperError', message: 'options.layer is required.', stack: 'Error\n at new DeveloperError (http://localhost:…ode_modules/.vite/deps/vue.js?v=f0c36271:5217:13)'} message : "options.layer is required." name : "DeveloperError" stack : "Error\n at new DeveloperError (http://localhost:5173/node_modules/.vite/deps/cesium.js?v=f0c36271:7958:11)\n at new WebMapTileServiceImageryProvider (http://localhost:5173/node_modules/.vite/deps/cesium.js?v=f0c36271:181371:11)\n at http://localhost:5173/src/App.vue?t=1686290632380:39:1\n at http://localhost:5173/node_modules/.vite/deps/vue.js?v=f0c36271:4077:88\n at callWithErrorHandling (http://localhost:5173/node_modules/.vite/deps/vue.js?v=f0c36271:1567:18)\n at callWithAsyncErrorHandling (http://localhost:5173/node_modules/.vite/deps/vue.js?v=f0c36271:1575:17)\n at hook.__weh.hook.__weh (http://localhost:5173/node_modules/.vite/deps/vue.js?v=f0c36271:4057:19)\n at flushPostFlushCbs (http://localhost:5173/node_modules/.vite/deps/vue.js?v=f0c36271:1733:41)\n at render2 (http://localhost:5173/node_modules/.vite/deps/vue.js?v=f0c36271:7735:5)\n at mount (http://localhost:5173/node_modules/.vite/deps/vue.js?v=f0c36271:5217:13)" [[Prototype]] : Error

这个错误信息看起来是开发过程中的一个错误。根据错误信息来看，似乎是在使用 CesiumJS 库中的 WebMapTileServiceImageryProvider 时，没有传递必要的参数 options.layer，导致生成一个开发者错误（DeveloperError）。需要检查代码中使用 WebMapTileServiceImageryProvider 的地方，确保传递了必要的参数。