问` `ValueError:无法压缩dim[1]，维度应为% 1，'sparse_softmax_cross_entropy_loss‘的维度为10 [Tensorflow]

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我是Tensorflow的新手，我一直在尝试通过阅读tensorflow.org上的指南和文档来掌握基础知识

我已经学习了如何使用tf.data和MNIST的基础知识，并正在尝试让它们在MNIST的基本图像模型上协同工作。

我目前正在遵循这些指南：https://www.tensorflow.org/tutorials/estimators/cnn https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/tutorials/layers/cnn_mnist.py

我已经将原始的python脚本更改为使用Dataset.from_tensor_slices而不是numpy_input_fn，但是我在评估阶段遇到了这个错误。(虽然不是在训练阶段)

ValueError: Can not squeeze dim[1], expected a dimension of 1, got 10 for 'sparse_softmax_cross_entropy_loss/remove_squeezable_dimensions/Squeeze' (op: 'Squeeze') with input shapes: [1,10].

我的代码可以在python笔记本中找到(只修改了input_fn)：https://github.com/quanta0801/tf_scripts/blob/master/mnist/mnist_estimator_baseline.ipynb

谢谢!

附言:任何额外的tf.data和tf.estimators使用指南的链接也会很棒！官方文档在这些、keras和低级API之间循环，这是不利的。