'sparse_categorical_crossentropy/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits' logits and labels must have the same first dimension, got logits shape [50176,10] and labels shape [256] [[{{node sparse_categorical_crossentropy/

这个错误提示是因为你的标签（labels）形状为 [256]，而你的 logits 形状为 [50176, 10]。这意味着你的标签数据是单个值，而 logits 数据是一个包含多个预测值的矩阵。

在使用交叉熵损失函数时，标签和 logits 的形状必须相同。因为标签用于指示每个样本属于哪个类别，所以它们应该与 logits 矩阵的第一维大小相同。

解决这个问题的方法是将标签数据转换为 one-hot 编码，使其形状与 logits 矩阵的形状相同。你可以使用 TensorFlow 的 `tf.one_hot` 方法来实现这个转换。例如：

import tensorflow as tf

# 将标签数据转换为 one-hot 编码
one_hot_labels = tf.one_hot(labels, depth=10)

# 计算交叉熵损失函数
loss = tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(one_hot_labels, logits)

这样就可以避免上述错误，并正确计算交叉熵损失函数了。

相关问题

ValueError: `logits` and `labels` must have the same shape, received ((32, 1) vs (32, 170)).

这个错误通常是由于您在计算损失函数时传递的`logits`和`labels`张量的形状不匹配导致的。在您的情况下，`logits`的形状是`(32, 1)`，而`labels`的形状是`(32, 170)`。

您需要确保这两个张量的形状匹配。如果您正在使用交叉熵损失函数，您可以使用`tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy()`函数，该函数将自动将`labels`张量转换为独热编码形式，以使其与`logits`张量形状匹配。

如果您仍然遇到问题，请检查您的模型架构和数据预处理过程是否正确，以确保您的输入和输出张量形状匹配。

# 最佳权重保存路径 BEST_MODEL_PATH = './best_model.h5'

好的，你可以将最佳权重保存路径添加到代码中，如下所示：

import numpy as np
import tensorflow as tf
import os

# 加载数据集
with open('poems.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    data = f.read()

# 构建词典
vocab = sorted(set(data))
char2idx = {char: idx for idx, char in enumerate(vocab)}
idx2char = np.array(vocab)

# 将文本数据转换为数字
text_as_int = np.array([char2idx[c] for c in data])

# 定义训练数据和标签
seq_length = 100
examples_per_epoch = len(data) // (seq_length + 1)

char_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(text_as_int)

sequences = char_dataset.batch(seq_length + 1, drop_remainder=True)

def split_input_target(chunk):
    input_text = chunk[:-1]
    target_text = chunk[1:]
    return input_text, target_text

dataset = sequences.map(split_input_target)

BATCH_SIZE = 128
BUFFER_SIZE = 10000

dataset = dataset.shuffle(BUFFER_SIZE).batch(BATCH_SIZE, drop_remainder=True)

# 构建模型
vocab_size = len(vocab)
embedding_dim = 256
rnn_units = 1024

def build_model(vocab_size, embedding_dim, rnn_units, batch_size):
    model = tf.keras.Sequential([
        tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim,
                                  batch_input_shape=[batch_size, None]),
        tf.keras.layers.GRU(rnn_units,
                            return_sequences=True,
                            stateful=True,
                            recurrent_initializer='glorot_uniform'),
        tf.keras.layers.Dense(vocab_size)
    ])
    return model

model = build_model(
    vocab_size=len(vocab),
    embedding_dim=embedding_dim,
    rnn_units=rnn_units,
    batch_size=BATCH_SIZE)

# 定义损失函数
def loss(labels, logits):
    return tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(labels, logits, from_logits=True)

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss=loss)

# 定义检查点
checkpoint_dir = './training_checkpoints'
checkpoint_prefix = os.path.join(checkpoint_dir, "ckpt_{epoch}")

checkpoint_callback=tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(
    filepath=checkpoint_prefix,
    save_weights_only=True)

# 定义最佳权重检查点
BEST_MODEL_PATH = './best_model.h5'
best_checkpoint = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(BEST_MODEL_PATH,
                                                      monitor='val_loss',
                                                      save_best_only=True,
                                                      mode='min',
                                                      save_weights_only=True)

# 训练模型
EPOCHS = 50

history = model.fit(dataset, epochs=EPOCHS, callbacks=[checkpoint_callback, best_checkpoint])

# 生成诗歌
def generate_text(model, start_string):
    num_generate = 100
    input_eval = [char2idx[s] for s in start_string]
    input_eval = tf.expand_dims(input_eval, 0)
    text_generated = []
    temperature = 1.0

    model.reset_states()
    for i in range(num_generate):
        predictions = model(input_eval)
        predictions = tf.squeeze(predictions, 0)

        predictions = predictions / temperature
        predicted_id = tf.random.categorical(predictions, num_samples=1)[-1,0].numpy()

        input_eval = tf.expand_dims([predicted_id], 0)

        text_generated.append(idx2char[predicted_id])

    return (start_string + ''.join(text_generated))

# 加载检查点
model = build_model(vocab_size, embedding_dim, rnn_units, batch_size=1)

model.load_weights(BEST_MODEL_PATH)

model.build(tf.TensorShape([1, None]))

# 生成一首诗
print(generate_text(model, start_string=u"山中"))

现在，模型将保存最佳的权重到文件 `best_model.h5`。