如何更正此错误: ValueError: logits和labels必须具有相同的形状((None，2) vs (None，1))

要更正此错误，需要确保logits和labels具有相同的形状。根据错误提示，logits的形状为(None, 2)，而labels的形状为(None, 1)。因此，我们需要将labels的形状调整为(None, 2)以匹配logits的形状。

可以使用以下代码来解决这个问题：

import tensorflow as tf

logits = ...  # 定义logits的值
labels = ...  # 定义labels的值

# 调整labels的形状
labels = tf.reshape(labels, (-1, 2))

# 继续进行后续操作，如计算损失函数或进行预测

在上述代码中，我们使用了TensorFlow的tf.reshape函数来调整labels的形状。将labels的形状调整为(-1, 2)意味着我们希望labels的第二个维度为2，而第一个维度的大小将根据数据自动确定。

这样，logits和labels就具有相同的形状，可以继续进行后续操作，如计算损失函数或进行预测。

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如何更正此错误: ValueError: logits和labels必须具有相同的形状((None，2) vs (None，1))

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我是CNNs的新手，所以我猜我在这里犯了一个基本的错误。我正在尝试对UTKFace数据集进行年龄估计和性别分类。我制作了一个数据帧，看起来像这样： ? ，只有模型的年龄和性别分支： class UtkMultiOutputModel(): x = BatchNormalization(axis=-

浏览 1124提问于2021-02-08得票数 0

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ValueError: logits和labels必须具有相同的形状((None，2) vs (None，1))

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因此，我的X由一个numpy数组组成，每个numpy数组都有一个numpy数组2。值是一个由0和1组成的数值数组。[[1] [0] ...ValueError: logits and labels must have the same shape ((None, 2) vs (None, 1)) 我正在考虑重塑我的

浏览 47提问于2021-05-05得票数 0

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'ValueError: logits和labels必须具有相同的形状((None，2) vs (None，1))‘

、、、

我在tensorflow中有一个具有6个隐藏层的卷积神经网络，目前我有两个分类类，但在最后的密集层(softmax激活函数)。因为我有两个类，所以我在输出层需要两个神经元，但每当我放入两个神经元时，我就会得到错误： ‘ValueError: logits和labels必须具有相同的形状((None，2) vs

浏览 18提问于2021-08-28得票数 0

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ValueError: logits和labels必须具有相同的形状((None，14) vs (None，1))

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我使用Python和Keras和Tensorflow，现在我正在尝试让代码工作(通过一个小测试CNN)，我得到了错误"ValueError: logits和labels必须具有相同的形状((None，14) vs (None，1))“我已经使用了具有二进制交叉熵损失的</em

浏览 41提问于2020-06-10得票数 3

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ValueError: logits和labels必须具有相同的形状((None，4) vs (None，1))

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我尝试制作一个卷积神经网络，以便对狗和猫进行分类。我在标题中提到了错误。根据我的搜索，一些人说这个错误属于tensorflow和keras库的不同版本，另一些人说这是一个语法错误。我会在这里留下我的代码，告诉我我在哪里犯了错误。PREPROCESSING train_datagen = ImageDataGenerator( rescale=1

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ValueError: logits和labels必须具有相同的形状((None，10) vs (None，1))

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这里是数据集的一个子集： {'A': {0: 12, 2: 28, 3: 26, 4: 9, 5: 36}, 'C'3: 1, 4: 0, 5: 1}} 下面是我正在编写的代码： X = df.drop('install', axis=1) #data y = df['insta

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为什么我的深度学习模式给了这个ValueError？

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我正在尝试创建一个深度学习模型，以识别带面具或没有面具的人，但不幸的是，我遇到了这个错误。=from_logits), axis=-1) /usr/local

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ValueError: logits和labels必须具有相同的形状((None，10) vs (None，12))

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ValueError: logits和labels必须具有相同的形状((None，23，23，1) vs (None，1))

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我是ML的新手，所以我真的不知道在做什么，我不知道logits在代码中意味着什么，我甚至还没有编写logits，我只是遵循了一个YouTube教程来让自己熟悉这个环境。这是完整的代码，谢谢你的帮助。我知道stackoverflow上已经有这样的帖子了，但我不认为它适用于我的情况，也许它适用于我的情况，我不知道，但我仍然不知道如何实现它，所以请在这里帮助我，我正在努力:) tnx代码： from tensorflow.keras.pre

浏览 98提问于2021-01-01得票数 0

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以下是我使用的代码。partial_x_train,partial_y_train, epochs=20, batch_size=512, validation_data = (x_val, y_val))ValueError: logits and labels must have the same shape ((None, 1) vs</em

浏览 23提问于2021-02-18得票数 0

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TENSORFLOW找不到解决方案: ValueError: logits和标签必须具有相同的形状((None，1) vs (None，2，2))

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我是CNN的新手，我正在创建一个用于图像识别的CNN。我正在尝试调整猫和狗的结构来进行练习，但弹出一个错误，我不知道如何解决它：下面是我的代码： X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,0.5))model.add(Activation('sigmoid')) model.compile(loss='binary_crossen

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ValueError: logits和labels必须具有相同的形状((32，1) vs (32，2))

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我已经修改了here中的代码，用于具有1个输出神经元的二进制分类 import osfrom sklearn.model_selection1, 1]) x_test = x_test.astype('float') for i in range(binary_crossentropy

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我正在尝试使用tensorflow和lstm在kaggle创建一个配方生成器。但我完全陷入了与维度相关的事情中。有人能给我指出正确的方向吗？非常感谢！

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当我拟合一个模型时，我得到了这个错误: ValueError: logits和标签必须具有相同的形状((None，1000) vs (None，1))。我不知道该怎么解决它。下面是生成它的代码。and 0 try: i

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我想在不使用迁移学习的情况下测试模型，但当我尝试使用简单的密集层来更改输出层时，对于二分类，我得到了关于形状大小的错误。我的代码是： baseModel= ResNet50(weights=None, include_top=False, classes=2, pooling=max) output = baseModel.output，我得到了这个错误： ValueError: logits a

浏览 44提问于2020-09-01得票数 0

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