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

`logits` and `labels` must have the same shape, received ((None, 10) vs (None, 1)).

The error message you mentioned usually occurs when the shapes of the `logits` and `labels` do not match. In your case, the shape of `logits` is (None, 10), while the shape of `labels` is (None, 1). To resolve this issue, you need to ensure that the shapes of `logits` and `labels` are identical.

You can try reshaping the `labels` tensor to match the shape of `logits`. For example, if you want to reshape `labels` from (None, 1) to (None, 10), you can use the `tf.keras.backend.repeat_elements` function. Here's an example:

import tensorflow as tf

# Assuming logits has shape (None, 10)
logits = ...  # Your logits tensor
labels = ...  # Your labels tensor with shape (None, 1)

# Reshape labels to match the shape of logits
labels = tf.keras.backend.repeat_elements(labels, rep=10, axis=1)

# Now logits and labels have the same shape

Make sure to adjust the axis argument in `repeat_elements` based on your specific use case.

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

这个错误通常发生在使用交叉熵损失函数进行分类任务时，`logits`表示模型的输出结果，而`labels`表示正确的标签，两者的维度应该相同，但是你的代码中，`logits`的维度为`(None, 2)`，而`labels`的维度为`(None, 1)`。

解决方法是将`labels`的维度也改为`(None, 2)`，并用one-hot编码表示标签，例如将`[0, 1]`表示为`[[1, 0], [0, 1]]`。或者你可以尝试使用`SparseCategoricalCrossentropy`损失函数，它可以接受整数类型的标签，不需要进行one-hot编码。