logits and labels must have the same shape, received ((None, 2, 1) vs (None,)).怎么解决

要解决这个问题，你需要确保 logits 和 labels 的形状相匹配。根据错误消息，logits 的形状是 (None, 2, 1)，而 labels 的形状是 (None)。

有几种方法可以解决这个问题：

1. 调整 logits 的形状：你可以将 logits 的形状调整为 (None, 2) 或者 (None,)，以匹配 labels 的形状。这可以通过使用 reshape 或者 squeeze 函数来实现。

例如，如果你使用的是 TensorFlow，可以使用 `tf.reshape(logits, (-1, 2))` 或者 `tf.squeeze(logits, axis=2)` 来调整 logits 的形状。

2. 调整 labels 的形状：你可以将 labels 的形状调整为 (None, 2, 1)，以匹配 logits 的形状。这也可以通过使用 reshape 或者 expand_dims 函数来实现。

例如，如果你使用的是 TensorFlow，可以使用 `tf.reshape(labels, (-1, 2, 1))` 或者 `tf.expand_dims(labels, axis=2)` 来调整 labels 的形状。

请根据你的具体情况选择其中一种方法，并相应地调整 logits 或 labels 的形状，使它们匹配起来。如果你需要更具体的帮助，请提供更多关于你的模型和代码的细节。

相关问题

tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: logits and labels must have the same first dimension, got logits shape [131072,3] and labels shape [393216]

这个错误是由于 logits（模型的输出）和 labels（真实标签）的形状不匹配导致的。在这种情况下，logits 的形状是 [131072, 3]，而 labels 的形状是 [393216]。logits 的第一个维度应该与 labels 的第一个维度相匹配。

为了解决这个问题，你可以尝试将 labels 转换为与 logits 相同的形状。具体来说，你可以使用 `tf.one_hot` 函数将 labels 转换成 one-hot 编码的形式，然后再与 logits 进行比较。

以下是一个示例代码片段，演示了如何解决这个问题：

import tensorflow as tf

# 假设 logits 和 labels 是模型输出和真实标签
logits = ...  # 模型输出，形状为 [131072, 3]
labels = ...  # 真实标签，形状为 [393216]

# 将 labels 转换为 one-hot 编码
labels = tf.one_hot(labels, depth=3)  # 根据分类数量确定 depth 的值

# 比较 logits 和 labels
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=labels, logits=logits))

请确保在训练过程中使用这种修改后的标签形式。这样，logits 和 labels 的形状就可以匹配了，从而解决了 InvalidArgumentError 错误。

ValueError: `logits` and `labels` must have the same shape, received ((None, 2) vs (None, 1)).

这个错误提示是因为模型的输出 logits 的形状与标签 labels 的形状不匹配。logits 的形状应该是 (batch_size, num_classes)，而标签 labels 的形状应该是 (batch_size,)。你可以检查一下模型的输出形状是否正确，或者尝试修改标签的形状使其与 logits 相匹配。