'ValueError: logits和labels必须具有相同的形状((None，2) vs (None，1))‘

这个错误信息是指在神经网络模型训练过程中，logits（模型的输出）和labels（真实标签）的形状不匹配。具体来说，logits的形状是(None, 2)，而labels的形状是(None, 1)。

解决这个问题的方法是调整labels的形状，使其与logits的形状相匹配。可以使用tf.one_hot()函数将labels转换为one-hot编码，以匹配logits的形状。代码示例如下：

import tensorflow as tf

logits = ...  # 模型的输出，形状为(None, 2)
labels = ...  # 真实标签，形状为(None, 1)

labels = tf.one_hot(labels, depth=2)  # 将labels转换为one-hot编码，形状变为(None, 2)

# 继续进行模型训练或其他操作

在这个例子中，我们使用tf.one_hot()函数将labels转换为了一个二维的one-hot编码，其中depth参数指定了编码的维度，这里设为2。转换后，labels的形状与logits相匹配，就可以继续进行模型训练或其他操作了。

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