当我拟合一个模型时，我得到了这个错误: ValueError: logits和标签必须具有相同的形状((None，1000) vs (None，1))。我不知道该怎么解决它。下面是生成它的代码。category)
class_nums = Classes.index(category) #transforms w
浏览 15提问于2021-01-22得票数 0
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我使用Python和Keras和Tensorflow，现在我正在尝试让代码工作(通过一个小测试CNN)，我得到了错误"ValueError: logits和labels必须具有相同的形状((None，14) vs (None，1))“我已经使用了具有二进制交叉熵损失的sigmoid激
浏览 41提问于2020-06-10得票数 3
我尝试制作一个卷积神经网络，以便对狗和猫进行分类。我在标题中提到了错误。 根据我的搜索，一些人说这个错误属于tensorflow和keras库的不同版本，另一些人说这是一个语法错误。我会在这里留下我的代码，告诉我我在哪里犯了错误。PREPROCESSING
train_datagen = ImageDataGenerator(
rescale=1.np.expand_dims(test_i
浏览 1098提问于2020-12-13得票数 1
因此，我的X由一个numpy数组组成，每个numpy数组都有一个numpy数组2。因为这很容易混淆，所以它看起来像np.array(item，item)，np.array(item，item)，np.array(np.array(item，item)，np.array(item，item) 我的y值是一个由0和1组成的数值数组。[[1] [0]
...ValueError: logits and labels must
浏览 47提问于2021-05-05得票数 0
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我是tensorflow的新手，我试图构建一个简单的模型来输出安装概率(install colum)。这里是数据集的一个子集： {'A': {0: 12, 2: 28, 3: 26, 4: 9, 5: 36}, 'C', 3: 0, 4: 0, 5: 0},
'Q': {0: 1, 2: 0, 3: 1, 4: 0, 5:
浏览 29提问于2021-08-18得票数 3
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我在tensorflow中有一个具有6个隐藏层的卷积神经网络，目前我有两个分类类，但在最后的密集层(softmax激活函数)。因为我有两个类，所以我在输出层需要两个神经元，但每当我放入两个神经元时，我就会得到错误： ‘ValueError: logits和labels必须具有相同的形状((None，2) <em
浏览 18提问于2021-08-28得票数 0
我是ML的新手，所以我真的不知道在做什么，我不知道logits在代码中意味着什么，我甚至还没有编写logits，我只是遵循了一个YouTube教程来让自己熟悉这个环境。这是完整的代码，谢谢你的帮助。=from_logits), axis=-1)
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/util
浏览 98提问于2021-01-01得票数 0
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我正在训练一个LSTM网络，但我有一个错误我不知道输入形状中的错误来自哪里。, labels_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2)
# features
浏览 0提问于2021-01-22得票数 1
我是CNNs的新手，所以我猜我在这里犯了一个基本的错误。我正在尝试对UTKFace数据集进行年龄估计和性别分类。我制作了一个数据帧，看起来像这样： ? 我已经使用Sklearn train_test_split拆分了数据 train_validation, test_df = train_test_split(df, test_size=0.25)，只有模型的年龄和性别分支： class UtkMultiOutputModel():
d
浏览 1124提问于2021-02-08得票数 0
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以下是我使用的代码。partial_x_train,partial_y_train, epochs=20, batch_size=512, validation_data = (x_val, y_val))print(x_val.shape) --> (10000, 10000)但是在执行上面的程序时ValueE
浏览 23提问于2021-02-18得票数 0
我首先读取数据，准备网络体系结构，然后运行培训部分，但一直以来，我在尝试训练时都会遇到这个错误：我在网上找不到任何有帮助的东西。IMAGE_HEIGHT = 696TOTAL_SIZE = 1024*696
x = tf.placeholder(tf.fl
浏览 2提问于2017-01-12得票数 1
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我有一个数字(float32)数据输入，但是字符串类型输出。x = tf.placeholder("float", [None, n_input])当我试图将损失和优化器定义如下：
浏览 1提问于2017-03-02得票数 1
假设我输入的数据x具有形状( 2000，2)，其中2000是样本数，2是特征数。因此，对于这些输入数据，我可以设置一个这样的位置持有者:X= tf.placeholder(tf.float32，shape=None，2，name='features')
我的问题是，如果我转换输入数据我尝试过将shape=2设置为None，但我只得到了一个错误。"shape“参数中<em
浏览 0提问于2018-12-02得票数 0
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我是新来的ML和试用Keras模型。我想了解Keras模型到tf.Estimator，因此从不同的例子拼凑了代码。代码有三个关键部分-第一部分通过从文件夹读取一组图像创建TFRecord文件，第二部分从TFRecord文件中读取并提供给input_fn，第三部分是带有VGG16的Keras模型和一个简单的完全连接的层当前两部分代码正常工作时，我得到了这个错误-
'ValueError: logits and
浏览 0提问于2018-09-19得票数 2
我的模型将二进制分类器中的所有内容都预测为0。我们总共有4,000个真的和41000个假的。因此，我们试图建立一个自定义的损失函数。我收到的错误是： (logits.get_shape()，targets.get_shape()) ValueError: logits和target必须具有相同的形状((?，<e
浏览 18提问于2019-05-30得票数 1
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-2, 1e-3, 1e-4])), metrics=['accuracy']) epochs=5,ValueError:在用户代码中： return tf.nn.sigmoi
浏览 5提问于2022-06-03得票数 0
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更改Keras图层输出形状
、、、、
我使用中描述的方法将Conv2D层替换为无跨距版本，并在激活之后插入AveragePooling2D层。替换Conv2D层可以完美地工作。问题是，激活层的新输出将具有与以前不同的形状。解释说，“多”输出形状是因为现在有两个输出节点连接到激活层，一个节点具有来自步长卷积的旧形状，另一个节点具有来自非步长卷积的新形状。时</
浏览 45提问于2021-03-07得票数 1
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我正在尝试将数据输入到tensorflow中的模型中。我有一个大小为N的输入向量，但为了让tf.matmul(X，权重‘h1’)工作，我需要将数据的形状设置为(None，N)。假设我有两个大小为N的数组(在我的例子中N= 1000)，分别对应于输入和输出(分别为X和Y)。输入/输出数据已经分别定义为x
浏览 5提问于2019-02-02得票数 0
1])
然后我有标签的占位符：我分批进行训练(因此输出层形状中的第一个参数为None)。我使用以下损失函数：
cross_entropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits</em
浏览 1提问于2016-10-31得票数 11
具有一组黑白图像，其形状为(1000, 11, 1)。我试图修改以处理我的数据，因此我编写了以下代码：___________________________________________________
浏览 4提问于2021-08-16得票数 1
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