ValueError: Unknown loss function: 'categorical_cross entropy'. Please ensure you are using a `keras.utils.custom_object_scope` and that this object is included in the scope.

这个错误通常是由于使用了自定义的损失函数，但是没有在代码中正确地定义它所引起的。你可以尝试使用 `keras.utils.custom_object_scope` 来解决这个问题。以下是一个示例代码：

from keras.utils import custom_object_scope
from keras.losses import categorical_crossentropy

with custom_object_scope({'categorical_crossentropy': categorical_crossentropy}):
    # 在这里编写你的代码

在这个示例中，我们使用了 `custom_object_scope` 来定义了一个名为 `categorical_crossentropy` 的自定义损失函数。你需要将这个函数替换成你自己的自定义损失函数，然后将你的代码放在 `with custom_object_scope` 块中即可。

相关问题

ValueError: Unknown loss function: 'categorical_cross_entropy'. Please ensure you are using a `keras.utils.custom_object_scope` and that this object is included in the scope.

这个错误通常是由于在使用自定义的损失函数时，没有正确地将其包含在 `keras.utils.custom_object_scope` 内导致的。这会导致 Keras 无法识别损失函数并引发 `ValueError` 错误。

解决方法是在使用自定义的损失函数时将其包含在 `keras.utils.custom_object_scope` 内。例如：

import keras

# 定义自定义损失函数
def my_loss(y_true, y_pred):
    # ...
    return loss

# 将自定义损失函数包含在 custom_objects 内
custom_objects = {'my_loss': my_loss}

# 加载模型时使用 custom_objects
model = keras.models.load_model('model.h5', custom_objects=custom_objects)

在模型训练时，也需要将自定义损失函数包含在 `keras.utils.custom_object_scope` 内，例如：

import keras

# 定义自定义损失函数
def my_loss(y_true, y_pred):
    # ...
    return loss

# 在 custom_object_scope 内使用自定义损失函数
with keras.utils.custom_object_scope({'my_loss': my_loss}):
    model.compile(loss='my_loss', optimizer='adam')

这样就可以正确使用自定义的损失函数了。

ValueError: in user code: File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1160, in train_function * return step_function(self, iterator) File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1146, in step_function ** outputs = model.distribute_strategy.run(run_step, args=(data,)) File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1135, in run_step ** outputs = model.train_step(data) File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 994, in train_step loss = self.compute_loss(x, y, y_pred, sample_weight) File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1052, in compute_loss return self.compiled_loss( File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\engine\compile_utils.py", line 265, in __call__ loss_value = loss_obj(y_t, y_p, sample_weight=sw) File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\losses.py", line 152, in __call__ losses = call_fn(y_true, y_pred) File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\losses.py", line 272, in call ** return ag_fn(y_true, y_pred, **self._fn_kwargs) File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\losses.py", line 1990, in categorical_crossentropy return backend.categorical_crossentropy( File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\backend.py", line 5529, in categorical_crossentropy target.shape.assert_is_compatible_with(output.shape) ValueError: Shapes (None, 1) and (None, 62) are incompatible

这个错误是由于模型的输出形状与目标数据的形状不匹配导致的。

根据错误信息，模型的输出形状是(None, 1)，而目标数据的形状是(None, 62)。这表示模型输出的每个样本都是一个形状为(None, 1)的张量，而目标数据的每个样本都是一个形状为(None, 62)的张量。

你可以尝试调整模型的输出层，使其输出与目标数据的形状匹配。或者，你可以修改目标数据的形状，使其与模型的输出形状匹配。这取决于你的具体需求和数据。

如果你需要进一步的帮助，请提供更多关于你的模型和数据的信息，我将尽力提供更准确的解决方案。