ValueError: `labels.shape` must equal `logits.shape` except for the last dimension. Received: labels.shape=(67252,) and logits.shape=(33626, 2)

这个错误是因为你的标签张量的形状与模型的输出张量形状不匹配。在你的情况下，标签张量的形状是(67252,)，而模型的输出张量形状是 (33626, 2)。这意味着你的标签张量中有 67252 个标签，而模型的输出张量只有 33626 个。请确保你的标签张量中的每个标签都对应于模型输出的每个样本。

要解决这个错误，你可以检查你的标签张量的形状，并确保它与模型输出的张量形状匹配。你还可以尝试对标签进行 one-hot 编码，以确保每个标签都对应于模型输出的每个类别。

相关问题

svm调用predict出现ValueError: X.shape should be equal to或者Dimension mismat

ch错误

这个错误通常是由于输入数据的维度不匹配导致的。在使用SVM进行预测时，需要确保测试数据的维度与训练数据的维度相同。如果测试数据的维度与训练数据的维度不同，则会出现"X.shape should be equal to"或"Dimension mismatch"的错误。

解决方法：

1.检查输入数据的维度是否与训练数据的维度相同。

2.如果输入数据的维度不同，则需要对数据进行预处理，使其与训练数据的维度相同。

3.可以使用scikit-learn库的preprocessing模块中的函数进行数据预处理，例如使用StandardScaler进行数据标准化。

4.确保输入数据的类型正确。如果输入数据的类型不正确，也会导致"Dimension mismatch"错误。

5.如果以上方法都不能解决问题，则需要重新训练模型，并确保训练数据和测试数据的维度相同。

ValueError: labels_true must be 1D: shape is (150, 1)

这个错误通常表示你传递给函数的参数labels_true是一个二维数组，而函数期望的是一个一维数组。你需要检查一下你的代码和数据，确保labels_true是一个形状为(150,)的一维数组，而不是(150,1)的二维数组。你可以使用numpy中的ravel()函数将其转换为一维数组。例如，如果你的labels_true是一个二维数组a，你可以使用以下代码将其转换为一维数组：

import numpy as np
labels_true = np.ravel(a)