'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。