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当用作loss `categorical_crossentropy`时，cn值错误输入形状。此损失要求目标具有与输出相同的形状

当使用categorical_crossentropy作为损失函数时，cn值错误输入形状是指目标值的形状与模型输出的形状不匹配。categorical_crossentropy是一种用于多分类问题的损失函数，它要求目标值具有与模型输出相同的形状。

具体来说，categorical_crossentropy损失函数适用于多分类问题，其中目标值是一个经过独热编码（one-hot encoding）的向量，表示样本的真实类别。模型输出是一个概率分布向量，表示模型对各个类别的预测概率。

当cn值错误输入形状时，可能有以下几种情况：

目标值的形状与模型输出的形状不匹配：目标值的形状应该与模型输出的形状相同，即二者应该具有相同的维度和大小。如果目标值的形状与模型输出的形状不匹配，就会导致cn值错误输入形状的错误。
目标值没有进行独热编码：categorical_crossentropy要求目标值进行独热编码，即将目标值表示为一个只有一个元素为1，其余元素为0的向量。如果目标值没有进行独热编码，就会导致cn值错误输入形状的错误。

解决这个问题的方法是确保目标值的形状与模型输出的形状相同，并且进行独热编码。可以使用相关的库或函数来实现独热编码，例如sklearn.preprocessing.OneHotEncoder。

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='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 数据预处理,将其变换为网络要求的形状，并缩放到所有值都在 [0, 1] 区间 train_images...(叫作广播轴)，使其 ndim 与较大的张量相同将较小的张量沿着新轴重复，使其形状与较大的张量相同 a = np.array([[2, 2], [1, 1]]) c = np.array([3,...model.add(layers.Dense(32)) 它可以自动推导出输入形状等于上一层的输出形状具有多个输出的神经网络可能具有多个损失函数(每个输出对应一个损失函数)。...因此，对于具有多个损失函数的网络，需要将所有损失函数取平均，变为一个标量值一个 Keras 工作流程定义训练数据: 输入张量和目标张量定义层组成的网络(或模型),将输入映射到目标配置学习过程...将数据输入神经网络之前，一般我们都需要进行数据预处理，以使其与我们模型需要输入类型相匹配，包括向量化神经网络的所有输入和目标都必须是浮点数张量值标准化输入数据应该具有以下特征

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loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，可选，当提供labels时返回） — 总损失，作为类别预测的负对数似然（交叉熵）和边界框损失的线性组合。...loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，optional，当提供labels时返回) — 总损失，作为类别预测的负对数似然（交叉熵）和边界框损失的线性组合。...当使用 tf.keras.Model.fit 方法时，第二个选项很有用，该方法当前要求在模型调用函数的第一个参数中具有所有张量：model(inputs)。...当使用tf.keras.Model.fit方法时，第二个选项很有用，该方法当前要求在模型调用函数的第一个参数中具有所有张量：model(inputs)。...loss（形状为 (1,) 的 tf.Tensor，可选，当提供了 labels 时返回）— 分类（如果 config.num_labels==1 则为回归）损失。

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Transformers 4.37 中文文档（四十八）

loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）— 语言建模损失。...loss (optional, 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,)，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）- 分类损失。...loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）— 分类损失。

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Transformers 4.37 中文文档（四十四）

loss（torch.FloatTensor，形状为(1,)，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) — 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）- 语言建模损失（用于下一个标记预测）。...loss（可选，当提供了 labels 时返回，形状为 (1,) 的 torch.FloatTensor） — 作为被屏蔽的语言建模损失和下一个序列预测（分类）损失之和的总损失。

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Transformers 4.37 中文文档（八十）

当输入太短无法与目标对齐时，主要会出现无限损失。只有在训练 Wav2Vec2BertForCTC 实例时才相关。...loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）— 分类损失。...当输入太短无法与目标对齐时，主要会出现无穷损失。仅在训练 Wav2Vec2ConformerForCTC 实例时相关。...loss（形状为 (1,) 的 torch.FloatTensor，可选，当提供 labels 时返回） — 分类损失。...当输入太短无法与目标对齐时主要会出现无限损失。仅在训练 WavLMForCTC 实例时相关。

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Transformers 4.37 中文文档（四十九）

，形状为(batch_size, sequence_length, num_experts))：用于计算损失前向传递的目标是具有与等效的NllbMoeDenseActDense（mlp）层相同数量的操作...loss (torch.FloatTensor，形状为(1,), 可选的, 当提供labels时返回) — 语言建模损失。...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）- 语言建模损失（用于下一个标记的预测）。...由于在传递inputs_embeds而不是input_ids时无法猜测填充标记，因此执行相同操作（取批次的每行中的最后一个值）。此模型继承自 PreTrainedModel。

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我们给额外的损失赋0.2的权重。我们可以通过关键字参数loss_weights或loss来为不同的输出设置不同的损失函数或权值。这两个参数均可为Python的列表或字典。...这里我们给loss传递单个损失函数，这个损失函数会被应用于所有输出上。...，要求numpy array的形状与layer.get_weights()的形状相同 layer.get_config()：返回当前层配置信息的字典，层也可以借由配置信息重构如果层仅有一个计算节点（...即该层不是共享层），则可以通过下列方法获得输入张量、输出张量、输入数据的形状和输出数据的形状： layer.input layer.output layer.input_shape layer.output_shape...== encoded_a 但当层与多个输入相连时，会出现问题 a = Input(shape=(140, 256)) b = Input(shape=(140, 256)) lstm = LSTM(

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Transformers 4.37 中文文档（九十）

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）- 总跨度提取损失是起始和结束位置的交叉熵之和。...如果未指定此选项，则将由lowercase的值确定（与原始 Lxmert 中相同）。构建一个 Lxmert 标记器。基于 WordPiece。...loss（可选，当提供labels时返回，形状为(1,)的torch.FloatTensor） - 作为掩码语言建模损失和下一个序列预测（分类）损失之和的总损失。...loss (optional, 当提供labels时返回，形状为(1,)) — 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。

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Transformers 4.37 中文文档（四十六）

如果未指定此选项，则将由 lowercase 的值确定（与原始 BERT 中相同）。此标记器继承自 BertTokenizer，其中包含大部分方法。用户应参考超类以获取有关方法的更多信息。...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（形状为*(1,)*的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）- 分类损失。...loss（形状为*(batch_size, )*的tf.Tensor，可选，当提供labels时返回）— 分类损失。...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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Transformers 4.37 中文文档（七十一）

loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）— 分类（或回归，如果config.num_labels==1）损失。...返回的 logits 不一定与传入的pixel_values具有相同的大小。这是为了避免进行两次插值并在用户需要将 logits 调整为原始图像大小时丢失一些质量。...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。...返回的对数不一定与作为输入传递的 pixel_values 具有相同的大小。这是为了避免进行两次插值并在用户需要将对数调整为原始图像大小时丢失一些质量。...loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，可选，当提供bool_masked_pos时返回) — 掩码图像建模（MLM）损失。

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如果未指定此选项，则将由lowercase的值确定（与原始 BERT 相同）。构建一个 RetriBERT 标记器。...RoBERTa 与 BERT 具有相同的架构，但使用字节级 BPE 作为标记器（与 GPT-2 相同），并使用不同的预训练方案。...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(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） — 掩码语言建模（MLM）损失。

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这样，模型可以用作循环网络：同时传递时间戳 0 和时间戳 1 的输入与在时间戳 0 传递输入，然后在时间戳 1 传递输入以及时间戳 0 的状态是相同的（见下面的示例）。...乘积QKTQK^{T}QKT 然后具有形状seq_len x seq_len，我们可以将其与VVV 进行矩阵乘积，得到与其他相同形状的输出OOO。...如果未指定此选项，则将由lowercase的值确定（与原始 BERT 相同）。...如果未指定此选项，则将由 lowercase 的值确定（与原始 SqueezeBERT 相同）。...loss（形状为*(1,)*的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回） — 分类损失。

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Transformers 4.37 中文文档（五十七）

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。...如果未指定此选项，则将由 lowercase 的值确定（与原始 BERT 相同）。构建一个 RoFormer 分词器。基于Rust Jieba。...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 (tf.Tensor，形状为 (n,)，可选，当提供 labels 时返回，其中 n 是未被遮蔽标签的数量) — 分类损失。

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Transformers 4.37 中文文档（二十六）

该实现与 RoBERTa 相同。有关用法示例以及与输入和输出相关的信息，请参阅 RoBERTa 的文档。...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*(batch_size, )*的tf.Tensor，可选，当提供labels时返回）— 分类损失。...loss (tf.Tensor，形状为(n,)，可选，当提供labels时返回，其中 n 是未屏蔽标签的数量） — 分类损失。

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