ValueError: `logits` and `labels` must have the same shape, received ((64, 1) vs (64, 137)).

这个错误通常发生在使用交叉熵损失函数计算模型的损失时。错误信息中提示`logits`和`labels`的形状不匹配，其中`logits`是模型的输出，`labels`是实际的标签。

这个错误通常的原因是在前向传播过程中，模型的输出形状与标签形状不匹配。在这种情况下，我们需要检查以下几个方面：

1. 检查模型的输出形状是否正确。在这个错误中，`logits`的形状为`(64, 1)`，表示模型的输出包含64个样本，每个样本只有一个类别的概率。而`labels`的形状为`(64, 137)`，表示有64个样本，每个样本有137个类别的标签。这两个形状不匹配，因此会报错。我们需要检查模型的输出形状是否符合预期。如果模型的输出形状不正确，可能是由于模型的定义有误，需要检查模型的定义并进行修改。

2. 检查标签的形状是否正确。在这个错误中，`labels`的形状为`(64, 137)`，表示有64个样本，每个样本有137个类别的标签。我们需要检查标签的形状是否与模型的输出形状匹配。如果标签的形状不正确，可能是由于数据加载或预处理过程中出现了问题，需要检查数据加载和预处理的代码并进行修改。

3. 检查损失函数的参数是否正确。在使用交叉熵损失函数计算模型的损失时，需要将模型的输出和标签作为参数传递给损失函数。我们需要检查损失函数的参数是否正确。如果参数不正确，可能是由于代码书写错误或者逻辑错误，需要检查代码并进行修改。

综上所述，如果遇到这个错误，我们需要仔细检查模型的输出形状、标签的形状和损失函数的参数，并进行相应的修改。

相关问题

labels=target, logits=output ValueError: `logits` and `labels` must have the same shape, received ((64, 1) vs (64, 137)).

这个错误表明，在模型训练的过程中，你传递的标签（labels）和模型输出的logits形状不匹配。这个错误通常出现在分类任务中，其中标签的形状应该为（batch_size, num_classes），而模型输出的形状应该为（batch_size, num_classes）或（batch_size,）。

你可以检查一下代码中的标签和模型输出是否一致。可能的原因是你的标签是多分类标签，但是你的模型最后一层的输出单元数没有设置为与标签类别数相同的值。或者你的标签是二分类标签，但是你的模型最后一层的激活函数没有设置为sigmoid函数。你可以根据具体情况来调整模型的结构或者损失函数来解决这个问题。

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。