当使用as loss `binary_crossentropy`时，一个形状为(15000,250)的目标数组被传递为形状(None，1)的输出。我做什么好？

当使用as loss binary_crossentropy时，一个形状为(15000,250)的目标数组被传递为形状(None，1)的输出。这个问题涉及到深度学习中的损失函数和输出层的设置。

首先，binary_crossentropy是一种常用的二分类问题的损失函数，适用于输出为二进制标签的情况。它的计算方式是通过比较预测值和真实值之间的差异来评估模型的性能。

在这个问题中，目标数组的形状为(15000,250)，意味着有15000个样本，每个样本有250个特征。而输出的形状为(None, 1)，其中None表示样本数量未知，1表示输出为一个标签。

针对这个问题，你可以考虑以下几个方面来解决：

检查数据预处理：确保目标数组和输出的形状匹配。可以使用numpy库的reshape函数来调整数组的形状，使其符合要求。
检查模型架构：确认模型的输出层设置正确。对于二分类问题，输出层应该只有一个节点，并使用sigmoid激活函数来输出一个概率值。
检查损失函数的使用：确认损失函数binary_crossentropy正确应用在模型的编译过程中。在编译模型时，需要指定损失函数、优化器和评估指标。
检查训练数据的标签：确保训练数据的标签是二进制的，即只有0和1两个取值。如果标签是其他形式的，可以考虑进行二值化处理。

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loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，optional, 当提供labels时返回) — 语言建模损失（用于下一个标记预测）。...如果使用past_key_values，则仅输出形状为(batch_size, 1, hidden_size)的序列的最后一个隐藏状态。...loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）- 频谱生成损失。...loss (torch.FloatTensor，形状为 (1,)，可选，当提供 labels 时返回) — 分类（如果 config.num_labels==1 则为回归）损失。...loss（可选，当模型处于训练模式时返回，形状为(1,)的torch.FloatTensor）- 总损失，作为对比损失（L_m）和多样性损失（L_d）的总和，如官方论文中所述。（分类）损失。

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loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）— 语言建模损失（用于下一个标记预测）。...loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）— 分类（如果 config.num_labels==1 则为回归）损失。...loss（形状为*(1,)*的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）— 分类损失。...loss (torch.FloatTensor，形状为 (1,)，可选，当提供 labels 时返回) — 分类损失。...loss (tf.Tensor，形状为(n,)，optional，当提供labels时返回) — 语言建模损失（用于下一个标记预测）。

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loss (torch.FloatTensor，形状为*(1,)*，可选，当提供labels时返回) — 分类损失。...loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，可选，当提供labels时返回） — 分类损失。...线性层的权重是在预训练期间从下一个句子预测（分类）目标中训练的。这个输出通常不是输入的语义内容的好摘要，您通常最好对整个输入序列的隐藏状态进行平均或池化。...loss (tf.Tensor，形状为(n,)，可选，其中 n 是未屏蔽标签的数量，当提供labels时返回） — 语言建模损失（用于下一个标记预测）。...loss（形状为(batch_size, )的tf.Tensor，可选，当提供labels时返回）- 分类（如果config.num_labels==1则为回归）损失。

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loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）— 语言建模损失（用于下一个标记预测）。...loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，可选，当提供labels时返回) — 掩码语言建模（MLM）损失。...loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）- 分类（如果 config.num_labels==1 则为回归）损失。...loss（形状为*(1,)*的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）— 分类损失。...线性层的权重是在预训练期间从下一个句子预测（分类）目标中训练的。这个输出通常不是输入语义内容的好摘要，通常最好对整个输入序列的隐藏状态序列进行平均或池化。

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loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，optional，当提供labels时返回) — 语言建模损失（用于下一个标记预测）。...loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）— 分类损失。...loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）- 语言建模损失（用于下一个标记预测）。...loss（形状为 (1,) 的 torch.FloatTensor，可选，当提供 labels 时返回） — 分类损失。...loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）— 语言建模损失（用于下一个标记预测）。

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loss (可选的, 当提供labels时返回, 形状为(1,)的torch.FloatTensor) — ELECTRA 目标的总损失。...loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）- 语言建模损失（用于下一个标记预测）。...loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）— 分类（如果config.num_labels==1则为回归）损失。...loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）- 总跨度提取损失是起始和结束位置的交叉熵之和。...loss（可选，当提供labels时返回，形状为(1,)的tf.Tensor） — ELECTRA 目标的总损失。

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loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）- 语言建模损失。...loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）— 语言建模损失（用于下一个标记预测）。...loss（形状为*(1,)*的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）—分类损失。...loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回） — 分类损失。...线性层的权重是在预训练期间从下一个句子预测（分类）目标中训练的。这个输出通常不是输入语义内容的好摘要，通常最好对整个输入序列的隐藏状态进行平均或池化。

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loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）— 掩码语言建模（MLM）损失。...loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，可选，当提供labels时返回） — 分类（或回归，如果 config.num_labels==1）损失。...loss（形状为*(1,)*的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）- 分类损失。...loss (torch.FloatTensor，形状为 (1,)，可选，当提供 labels 时返回) — 总跨度提取损失是起始和结束位置的交叉熵之和。...loss（形状为(n,)的tf.Tensor，可选，其中 n 是未掩码标签的数量，当提供labels时返回）— 分类损失。

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loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，optional，当提供bool_masked_pos时返回) — 重建损失。...loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）— 分类（如果config.num_labels==1则为回归）损失。...线性层的权重是在预训练期间从下一个句子预测（分类）目标中训练的。这个输出通常不是输入的语义内容的好摘要，通常最好对整个输入序列的隐藏状态进行平均或池化。...loss（形状为 (1,) 的 tf.Tensor，可选，当提供 labels 时返回）— 分类（或如果 config.num_labels==1 则为回归）损失。...loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，optional，当提供labels时返回） — 总损失，作为负对数似然（交叉熵）和边界框损失的线性组合。

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: Optional = None attentions: Optional = None ) 参数 loss (可选，当提供 labels 时返回，形状为 (1,) 的 torch.FloatTensor...loss（可选，当提供labels时返回，形状为(1,)的torch.FloatTensor）— 总损失，作为掩码语言建模损失和下一个序列预测（分类）损失的总和。...loss (torch.FloatTensor，形状为 (1,)，可选，当提供 labels 时返回) — 分类损失。...loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，可选，当提供labels时返回) — 分类损失。...loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）- 总跨度提取损失是起始和结束位置的交叉熵之和。

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网络层的实例是可调用的，它以张量为参数，并且返回一个张量输入和输出均为张量，它们都可以用来定义一个模型（Model）这样的模型同 Keras 的 Sequential 模型一样，都可以被训练 from...如果要为不同的输出指定不同的 loss_weights或 loss，可以使用列表或字典。在这里，我们给 loss 参数传递单个损失函数，这个损失将用于所有的输出。...我们可以通过传递输入数组和目标数组的列表来训练模型： model.fit([headline_data, additional_data], [labels, labels], epochs...当多次调用同一个图层时，该图层将拥有多个节点索引 (0, 1, 2...)。...activation='sigmoid')(concatenated) classification_model = Model([digit_a, digit_b], out) 视觉问答模型当被问及关于图片的自然语言问题时

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loss（可选，当提供labels时返回，形状为(1,)的torch.FloatTensor）— 总损失，作为掩码语言建模损失和下一个序列预测（分类）损失的总和。...loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）- 分类损失。...loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）- 语言建模损失。...) 参数 loss（可选，在提供labels时返回，形状为(1,)的torch.FloatTensor）- ELECTRA 风格目标的总损失。...loss（可选，当提供labels时返回，形状为(1,)的torch.FloatTensor）— ELECTRA 风格目标的总损失。

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loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，optional，当提供labels时返回) — 掩码语言建模（MLM）损失。...loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）- 分类（或如果config.num_labels==1则为回归）损失。...loss（形状为*(1,)*的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）— 分类损失。...loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）— 分类损失。...loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，可选，当提供labels时返回) — 总跨度提取损失是起始位置和结束位置的交叉熵之和。

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mc_loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供mc_labels时返回）— 多项选择分类损失。...loss (torch.FloatTensor，形状为 (1,)，可选，当提供 labels 时返回) — 总跨度提取损失是起始位置和结束位置的交叉熵之和。...loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，optional，当提供labels时返回) — 分类损失。...loss（形状为(n,)的tf.Tensor，可选，当提供labels时返回，其中 n 是非掩码标签的数量）- 语言建模损失（用于下一个标记预测）。...loss (tf.Tensor，形状为(batch_size, )，可选，当提供labels时返回) — 分类（如果config.num_labels==1则为回归）损失。

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