'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/
时间: 2023-12-14 11:37:00 浏览: 261
sigmoid_cross_entropy_with_logits,softmax_cross_entropy_with_logits,sparse_softmax_cross_entropy_…
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:
``` python
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。
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