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。

相关问题

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训练神经网络时，其中 `logits` 和 `labels` 的维度不匹配。在这种情况下，`logits` 表示神经网络的输出结果，它的形状通常是 (batch_size, num_classes)，而 `labels` 表示真实标签，它的形状通常也是 (batch_size, num_classes)。

出现这个错误通常有两种可能性：

1. `logits` 和 `labels` 的形状不匹配，可能是因为网络输出结果与真实标签的类别数不一致，或者是因为在数据预处理过程中出现了错误。

2. 训练过程中出现了数据对齐问题，导致 `logits` 和 `labels` 的形状不匹配。

为了解决这个问题，你可以检查你的网络输出结果和真实标签的形状是否一致，并确保在数据预处理过程中没有出现错误。同时，你也可以检查数据对齐问题是否存在，例如使用 `tf.debugging.assert_equal` 函数来确保 `logits` 和 `labels` 的形状匹配。

ValueError: `logits` and `labels` must have the same shape, received ((None, 2) vs (None, 1)).

这个错误提示是因为模型的输出 logits 的形状与标签 labels 的形状不匹配。logits 的形状应该是 (batch_size, num_classes)，而标签 labels 的形状应该是 (batch_size,)。你可以检查一下模型的输出形状是否正确，或者尝试修改标签的形状使其与 logits 相匹配。