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tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()错误: logits和标签的大小必须相同

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()是一个用于计算softmax交叉熵损失的函数。它的作用是计算预测结果（logits）与真实标签之间的差异，并返回一个标量值作为损失。

在使用tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()函数时，需要注意logits和标签的大小必须相同。具体来说，logits是一个二维张量，形状为batch_size, num_classes，其中batch_size表示批次中样本的数量，num_classes表示分类的类别数。标签是一个与logits形状相同的张量，用于表示每个样本的真实类别。

该函数的输入参数包括logits和标签，返回一个包含每个样本的交叉熵损失的张量。通常，我们会将这些损失值求平均作为整个批次的损失。

优势：

softmax_cross_entropy_with_logits()函数能够方便地计算多分类任务中的损失，特别适用于神经网络模型的训练。
该函数内部实现了softmax函数和交叉熵损失的计算，简化了代码的编写过程。

应用场景：

softmax_cross_entropy_with_logits()函数常用于多分类任务中，例如图像分类、文本分类等。通过计算预测结果与真实标签之间的差异，可以衡量模型的性能并进行参数优化。

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相关搜索:LSTM错误- 'logits和label必须具有相同的形状‘错误: Tensorflow BRNN日志和标签的大小必须相同 Keras: ValueError: logits和标签必须具有相同的形状((None，2) vs (None，1))错误:标签和preOutput必须具有相同的形状 Tensorflow - tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits - logits和目标必须具有相同的形状 “值错误:x和y必须相同大小”错误。多元线性回归 'ValueError: logits和labels必须具有相同的形状((None，2) vs (None，1))‘ValueError: logits和labels必须具有相同的形状((None，14) vs (None，1))ValueError: logits和labels必须具有相同的形状((None，2) vs (None，1))Tensorflow: Logits和labels必须具有相同的第一个维度 ValueError: logits和labels必须具有相同的形状((None，10) vs (None，1))ValueError: logits和labels必须具有相同的形状((None，10) vs (None，12))ValueError: logits和labels必须具有相同的形状((None，4) vs (None，1))Labels_size=和标签必须是可广播的: logits_size=[384,2971] logits [864,2971]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))XGBoost Python错误：“标签的大小必须等于行数”比较logits和标签的最好方法是什么？ValueError: logits和labels必须具有相同的形状((32，1) vs (32，2))ValueError: logits和labels必须具有相同的形状((1，21) vs (21，1))自定义损失函数: logits和目标必须具有相同的形状((?，1) vs (45000，))

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