ValueError: logits和labels必须具有相同的形状((None，10) vs (None，1)) - 腾讯云开发者社区

1、tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None, labels=None, logits=None, name=None) _sentinel...:本质上是不用的参数，不用填 labels:一个和logits具有相同的数据类型（type）和尺寸形状（shape）的张量（tensor） shape:[batch_size,num_classes],...(_sentinel=None, labels=None, logits=None, dim=-1, name=None) _sentinel:本质上是不用的参数，不用填 labels:每一行labels...[i]必须是一个有效的概率分布，one_hot=True(向量中只有一个值为1，其他值为0) logits：labels和logits具有相同的数据类型（type）和尺寸（shape） shape:[batch_size...=None) 计算具有权重的sigmoid交叉熵sigmoid_cross_entropy_with_logits（） _sentinel:本质上是不用的参数，不用填 labels:一个和logits具有相同的数据类型

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tf.losses

如果权值是一个大小张量[batch_size]，则通过权值向量中对应的元素重新计算批次中每个样本的总损失。如果权重的形状与预测的形状相匹配，那么预测的每个可度量元素的损失将按相应的权重值进行缩放。...参数：labels:地面真相输出张量，与“预测”维度相同。predictions:预测输出。...weights:可选张量，其秩要么为0，要么与标签的秩相同，并且必须对标签(即，所有尺寸必须为1，或与对应的损耗尺寸相同)。delta:浮点数，huber损失函数从二次函数变为线性函数的点。...如果还原为零，则其形状与标签相同;否则，它就是标量。...可能产生的异常：ValueError: If the shape of predictions doesn't match that of labels or if the shape of weights

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tf.nn

tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits( _sentinel=None, labels=None, logits=None,...logits必须具有float16、float32或float64的dtype，标签必须具有int32或int64的dtype。注意，为了避免混淆，只需要将命名参数传递给这个函数。...labels:形状张量[d_0, d_1，…]， d_{r-1}](其中r为标签和结果的秩)和dtype int32或int64。标签中的每个条目必须是[0,num_classes]中的索引。...这些活化能被解释为非标准化的对数概率。name:操作的名称(可选)。返回值：一个与标签形状相同，与logits类型相同的张量，具有softmax交叉熵。...可能产生的异常：ValueError: If logits are scalars (need to have rank >= 1) or if the rank of the labels is not

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tensorflow中的slim函数集合

对于二维logits，这可以归结为tf.n .softmax。第n个维度需要具有指定数量的元素(类的数量)。参数：logits: N维张量，其中N > 1。...scope:variable_scope的可选作用域。返回值：一个形状和类型与logits相同的“张量”。...(http://www.jmlr.org/programedings/papers/v9/glorot10a/glorot10a.pdf)这个初始化器的设计目的是在所有层中保持梯度的比例大致相同。...scope:name_scope的可选作用域返回值：一个具有形状[batch_size, k]的平坦张量。...注意，目前这两个步骤必须具有相同的值padding:填充方法，要么“有效”，要么“相同”data_format:一个字符串。

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Transformers 4.37 中文文档（六十九）

我们不支持这些模型，因为它们包括额外的“FakeQuantization”操作来取消量化权重。通常会提取扩展层的输出，索引为 10 和 13，以及最终 1x1 卷积层的输出，用于下游目的。...返回的 logits 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 logits 调整为原始图像大小时丢失一些质量。...返回的 logits 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 logits 调整为原始图像大小时丢失一些质量。...返回的 logits 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 logits 调整为原始图像大小时丢失一些质量。...返回的 logits 不一定与作为输入传递的`pixel_values`具有相同的大小。

2081 0

Transformers 4.37 中文文档（六十四）

为了确保内核成功编译，用户必须安装正确版本的 PyTorch 和 cudatoolkit。...logits（形状为(batch_size, config.num_labels)的torch.FloatTensor） — 分类（如果 config.num_labels==1 则为回归）得分（SoftMax...YOSO 模型在顶部具有用于提取问答任务（如 SQuAD）的跨度分类头（在隐藏状态输出顶部的线性层上计算span start logits和span end logits）。...由于 BEiT 模型期望每个图像具有相同的大小（分辨率），可以使用 BeitImageProcessor 来调整（或重新缩放）和规范化图像以供模型使用。...返回的 logits 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 logits 调整为原始图像大小时丢失一些质量。

1561 0

Transformers 4.37 中文文档（二十九）

logits（形状为(batch_size, config.num_labels)的torch.FloatTensor）—分类（如果 config.num_labels==1 则为回归）得分（SoftMax...DeBERTa 模型在顶部具有用于提取式问答任务（如 SQuAD）的跨度分类头（在隐藏状态输出的线性层上计算跨度起始 logits和跨度结束 logits）。...参数 input_ids（np.ndarray，tf.Tensor，List[tf.Tensor]，``Dict[str, tf.Tensor]或Dict[str, np.ndarray]，每个示例必须具有形状...logits（形状为(batch_size, config.num_labels)的tf.Tensor）— 分类（如果config.num_labels==1则为回归）得分（SoftMax 之前）。...参数 input_ids（np.ndarray、tf.Tensor、List[tf.Tensor]、Dict[str, tf.Tensor] 或 Dict[str, np.ndarray]，每个示例必须具有形状

4001 0

Transformers 4.37 中文文档（二十八）

logits (torch.FloatTensor，形状为 (batch_size, config.num_labels)) — 分类（如果 config.num_labels==1 则为回归）分数（SoftMax...logits（形状为(batch_size, config.num_labels)的tf.Tensor） — 分类（如果 config.num_labels==1 则为回归）得分（SoftMax 之前）...提高了+2.3%（88.4% vs. 90.7%），RACE 提高了+3.6%（83.2% vs. 86.8%）。...DeBERTa 模型在顶部具有用于提取式问答任务（如 SQuAD）的跨度分类头（在隐藏状态输出的线性层上计算span start logits和span end logits）。...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位置和结束位置的交叉熵之和。

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Transformers 4.37 中文文档（九十二）

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。...必须向模型提供输入（可以是文本、图像、音频等），模型将使用这些输入与潜在变量进行交叉注意力。Perceiver 编码器的输出是相同形状的张量。...感知器编码器的多模态预处理。对每个模态进行预处理，然后使用可训练的位置嵌入进行填充，以具有相同数量的通道。...logits（形状为(batch_size, num_labels)的torch.FloatTensor）- 分类（如果 config.num_labels==1 则为回归）得分（SoftMax 之前）...logits（形状为(batch_size, config.num_labels)的torch.FloatTensor） — 分类（如果config.num_labels==1则为回归）分数（SoftMax

3411 0

softmax_cross_entropy_with_logits

, logits=None,dim=-1, name=None) 解释这个函数的作用是计算 logits 经 softmax 函数激活之后的交叉熵。...（这也是和 tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits, targets, name=None)这个API的区别）说明输入API的数据 logits...logits 和 labels 必须有相同的数据维度 [batch_size, num_classes]，和相同的数据类型 float32 或者 float64 。...labels和logits具有相同的数据类型（type）和尺寸（shape） labels: 每一行 labels[i] 必须是一个有效的概率分布值。 name: 为这个操作取个名字。...输出参数一个 Tensor ，数据维度是一维的，长度是 batch_size，数据类型都和 logits 相同。

5041 0

Transformers 4.37 中文文档（五十四）

RealmTokenizerFast 与 BertTokenizerFast 相同，并且运行端到端的标记化：标点符号拆分和 wordpiece。...和边际对数损失，则必须指定证据块的掩码。...RemBERT 模型在顶部具有一个用于提取问答任务的跨度分类头（在隐藏状态输出的线性层上计算span start logits和span end logits）。...loss（形状为 (1,) 的 torch.FloatTensor，可选，在提供 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。...logits（形状为(batch_size, config.num_labels)的tf.Tensor）— 分类（如果 config.num_labels==1 则为回归）得分（SoftMax 之前）。

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TensorFlow 高效编程

=[10, 10]) z = np.dot(x, y) print(z) 现在我们使用 TensorFlow 中执行完全相同的计算： import TensorFlow as tf x = tf.random_normal...二、理解静态和动态形状在 TensorFlow 中，tensor有一个在图构建过程中就被决定的静态形状属性，这个静态形状可以是未规定的，比如，我们可以定一个具有形状[None, 128]大小的tensor...b = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10, 32]) b = reshape(b, [0, [1, 2]]) 三、作用域和何时使用它在 TensorFlow 中...正常情况下，当你想要进行一些操作如加法，乘法时，你需要确保操作数的形状是相匹配的，如：你不能将一个具有形状[3, 2]的张量和一个具有[3,4]形状的张量相加。...注意到我们现在有 3 个张量，两个常数张量和一个储存加法结果的张量。注意到我们不能重写一个张量的值，如果我们想要改变张量的值，我们就必须要创建一个新的张量，就像我们刚才做的那样。

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Transformers 4.37 中文文档（三十）

否则，您必须指定与 titles 或 texts 中的问题数量相同的问题。 titles (str 或 List[str]) — 要编码的段落标题。...否则，您必须指定与 titles 或 texts 中相同数量的问题。 titles (str 或 List[str]) — 要编码的段落标题。如果有多个段落，则可以是字符串或字符串列表。...它必须是一个序列三元组，包括 1）问题、2）段落标题和 3）段落文本。...它必须是一个序列三元组，包括 1）问题、2）段落标题和 3）段落文本。...logits (tf.Tensor 的形状为 (batch_size, config.num_labels)) — 分类（如果 config.num_labels==1 则为回归）得分（SoftMax

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Transformers 4.37 中文文档（九十四）

queries (str 或 List[str]) — 与要编码的表格相关的问题或问题批次。请注意，在批处理的情况下，所有问题必须引用相同的表格。...Tapas 模型具有用于表格问答任务的单元选择头和可选的聚合头（用于计算 logits 和可选的 logits_aggregation 的隐藏状态输出上的线性层），例如用于 SQA、WTQ 或 WikiSQL...logits (tf.Tensor，形状为 (batch_size, config.num_labels)) — 分类（或者如果config.num_labels==1则为回归）得分（SoftMax 之前...损失 (tf.Tensor 的形状为 (1,), 可选的, 当提供 labels（可能还有 answer, aggregation_labels, numeric_values 和 numeric_values_scale...损失 (tf.Tensor 的形状为 (1,), 可选的, 当提供 labels（可能还有 answer, aggregation_labels, numeric_values 和 numeric_values_scale

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Transformers 4.37 中文文档（六十三）

logits（形状为(batch_size, config.num_labels)的torch.FloatTensor）- 分类（如果 config.num_labels==1 则为回归）得分（SoftMax...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。...logits (形状为(batch_size, config.num_labels)的 tf.Tensor) — 分类（如果 config.num_labels==1 则为回归）分数（SoftMax 之前...XLNet 模型在顶部具有一个用于提取式问答任务（如 SQuAD）的跨度分类头（在隐藏状态输出的顶部有线性层，用于计算 span start logits 和 span end logits）。...XLNet 模型在顶部具有用于提取式问答任务（如 SQuAD）的跨度分类头（在隐藏状态输出的线性层上计算span start logits和span end logits）。

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TF图层指南：构建卷积神经网络

Layer logits = tf.layers.dense(inputs=dropout, units=10) loss = None train_op = None ...我们的输出张力conv2d()具有与输入相同的宽度和高度尺寸的形状，但现在有32个通道保持每个滤镜的输出。...我们的max_pooling2d()（pool1）产生的输出张量具有以下形状：2x2过滤器将宽度和高度降低了50％。...conv2 具有与（由于）相同的宽度和高度的形状，并且应用64个滤波器的64个通道。...我们创建一个具有10个神经元的密集层（每个目标类别为0-9的一个），具有线性激活（默认）： logits = tf.layers.dense(inputs=dropout, units=10) CNN

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Transformers 4.37 中文文档（七十）

logits（形状为(batch_size, config.num_labels)的torch.FloatTensor） — 分类（如果 config.num_labels==1 则为回归）分数（SoftMax...返回的 logits 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 logits 调整为原始图像大小时丢失一些质量。...logits（形状为(batch_size, config.num_labels)的torch.FloatTensor）— 分类（如果config.num_labels==1则为回归）得分（SoftMax...logits（形状为(batch_size, config.num_labels)的jnp.ndarray）—分类（如果config.num_labels==1则为回归）得分（SoftMax 之前）。...这一结果赢得了 ILSVRC 2015 分类任务的第一名。我们还对具有 100 和 1000 层的 CIFAR-10 进行了分析。表示的深度对许多视觉识别任务至关重要。

1791 0

Transformers 4.37 中文文档（六十八）

logits (torch.FloatTensor，形状为 (batch_size, config.num_labels)) — 分类（或回归，如果 config.num_labels==1）分数（SoftMax...logits（torch.FloatTensor，形状为(batch_size, config.num_labels)）— 分类（如果 config.num_labels==1 则为回归）得分（SoftMax...logits（形状为(batch_size, config.num_labels)的torch.FloatTensor） — 分类（如果config.num_labels==1则为回归）得分（SoftMax...logits（形状为(batch_size, config.num_labels)的torch.FloatTensor）— 预测分数，作为cls_logits和distillation_logits的平均值...class_queries_logits (torch.FloatTensor) — 形状为(batch_size, num_queries, num_labels + 1)的张量，表示每个查询的提议类别

1901 0

Transformers 4.37 中文文档（八十）

注意target_length必须小于或等于输出 logits 的序列长度。索引选择在[-100, 0, ..., config.vocab_size - 1]。...请注意，target_length必须小于或等于输出 logits 的序列长度。索引在[-100, 0, ..., config.vocab_size - 1]中选择。...logits (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, config.num_labels)) — 分类（如果config.num_labels==1则为回归）得分（SoftMax...请注意，target_length必须小于或等于输出 logits 的序列长度。索引在[-100, 0, ..., config.vocab_size - 1]中选择。...logits (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, config.num_labels)) — 分类（如果 config.num_labels==1 则为回归）得分（SoftMax

2411 0

Transformers 4.37 中文文档（七十一）

最重要的预处理步骤是将图像和分割图随机裁剪和填充到相同大小，例如 512x512 或 640x640，然后进行归一化。...logits（形状为(batch_size, config.num_labels)的torch.FloatTensor）— 分类（或回归，如果config.num_labels==1）得分（SoftMax...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。...logits（形状为(batch_size, config.num_labels)的tf.Tensor）— 分类（如果config.num_labels==1则为回归）得分（SoftMax 之前）。...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。

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第三章（1.6）tensorflow cross_entropy 四种交叉熵计算函数

tf.losses

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