Keras: ValueError: logits和标签必须具有相同的形状((None，2) vs (None，1)) - 腾讯云开发者社区

一、概述1、类class Reduction: 减少损失的类型。2、函数absolute_difference(...): 将绝对差异损失添加到训练过程中。....): 使用tf. nf .softmax_cross_entropy_with_logits_v2创建交叉熵损失。...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。...考虑持有收益值或通过tf.keras.模型收集损失。2、tf.losses.add_loss将外部定义的损失添加到损失集合中。

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什么是 ValueError: Shapes (None, 1) and (None, 10) are incompatible错误？

今天的文章将探讨一个在机器学习和深度学习中非常常见的错误——ValueError: Shapes (None, 1) and (None, 10) are incompatible。...引言在机器学习模型开发中，数据形状的匹配至关重要。尤其是在深度学习中，网络的输入和输出维度必须与模型的架构相符。然而，由于数据处理错误或模型设计不当，形状不兼容的问题常常会导致运行时错误。...示例错误信息： ValueError: Shapes (None, 1) and (None, 10) are incompatible 该错误信息表明模型期望的输出形状是(None, 10)，但实际输出的形状是...None表示批量维度，它可以是任意的大小。 1和10是指输出的具体维度大小，这里的不匹配表明模型的输出与实际数据的维度不同。...常见导致 ValueError: Shapes (None, 1) and (None, 10)的场景及解决方案 1.

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tf.lite

这必须是一个可调用的对象，返回一个支持iter()协议的对象(例如一个生成器函数)。生成的元素必须具有与模型输入相同的类型和形状。八、tf.lite.TargetSpec目标设备规格。...参数：graph_def:冻结的TensorFlow GraphDef。input_tenators:输入张量列表。类型和形状使用foo计算。形状和foo.dtype。...input_arrays_with_shape:表示输入张量名称的字符串元组和表示输入形状的整数列表(例如，[("foo":[1,16,16,3])))。...类型和形状使用foo计算。形状和foo.dtype。output_tensors:输出张量列表(仅使用.name)。返回值：TFLiteConverter类。...类型和形状使用foo计算。形状和foo.dtype。output_tensors:输出张量列表(仅使用.name)。

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Transformers 4.37 中文文档（二十九）

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...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...与 BERT 相同但更小。通过对预训练的 BERT 模型进行蒸馏训练，意味着它已经被训练以预测与较大模型相同的概率。...DistilBert 模型在顶部具有一个用于提取式问答任务（如 SQuAD）的跨度分类头部（在隐藏状态输出的顶部有一个线性层，用于计算span start logits和span end logits）

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tensorflow中的slim函数集合

参数：作用域:筛选要返回的变量的可选作用域。后缀:用于过滤要返回的变量的可选后缀。返回值：集合中具有范围和后缀的变量列表。...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”。...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）

]]（四个二进制掩模）和class_labels = [2,6,7,9]，每个掩模的标签。...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。

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Transformers 4.37 中文文档（二十八）

原始实现可在此处找到：github.com/TsinghuaAI/CPM-Generate CPM 的架构与 GPT-2 相同，除了分词方法。有关 API 参考信息，请参阅 GPT-2 文档。...提高了+2.3%（88.4% vs. 90.7%），RACE 提高了+3.6%（83.2% vs. 86.8%）。...索引设置为-100的标记将被忽略（掩码），损失仅计算具有标签在[0, ..., config.vocab_size]中的标记。...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）。...索引设置为 -100 的标记将被忽略（掩码），损失仅计算具有标签在 [0, ..., config.vocab_size] 内的标记。

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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。...ELECTRA 模型在顶部具有用于提取问答任务（如 SQuAD）的跨度分类头（在隐藏状态输出的顶部进行线性层计算span start logits和span end logits）。

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tf.nn

也就是说，不允许使用软类，标签向量必须为每一行logits(每一个minibatch条目)的真正类提供一个特定的索引。...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。...logits:每个标签激活(通常是线性输出)的形状[d_0, d_1，…， d_{r-1}， num_classes]和dtype float16、float32或float64。...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。

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Transformers 4.37 中文文档（五十四）

和边际对数损失，则必须指定证据块的掩码。...索引应在[-1, 0, ..., config.vocab_size]中（参见input_ids文档字符串）索引设置为-1的令牌将被忽略（屏蔽），损失仅计算具有标签在[0, ..., config.vocab_size...轴向位置编码将 Xi,j 分解为两个矩阵：Xi,j1，其中 i∈[1,…,d1]，j∈[1,…,ns1] 和 Xi,j2，其中 i∈[1,…,d2]，且 j∈[1,…,ns2] 因此，以下成立：...(ns1, ns2)，其乘积必须等于config.max_embedding_size，在训练期间必须等于input_ids的序列长度。...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）。

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Transformers 4.37 中文文档（三十三）4-37-中文文档-三十三-

它使用与去年早些时候发布的 UL2 模型相同的配置。它经过“Flan”提示调整和数据集收集进行微调。...Flaubert 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一个线性层，用于计算 span start logits 和 span end logits）...支持第二种格式的原因是，Keras 方法在将输入传递给模型和层时更喜欢这种格式。...支持第二种格式的原因是 Keras 方法在将输入传递给模型和层时更喜欢这种格式。...支持第二种格式的原因是，Keras 方法在将输入传递给模型和层时更喜欢这种格式。

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Transformers 4.37 中文文档（二十）

ALBERT 使用重复层，导致内存占用较小，但计算成本与具有相同数量隐藏层的 BERT-like 架构相似，因为它必须遍历相同数量的（重复）层。...索引设置为-100的标记将被忽略（屏蔽），损失仅计算具有标签在[0, ..., config.vocab_size]中的标记。...索引设置为 -100 的标记将被忽略（屏蔽），损失仅计算具有标签在 [0, ..., config.vocab_size] 中的标记。...支持第二种格式的原因是 Keras 方法在将输入传递给模型和层时更喜欢这种格式。...索引设置为-100的标记将被忽略（masked），损失仅计算具有标签在[0, ..., config.vocab_size]内的标记。

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Transformers 4.37 中文文档（六十五）

同一类别/标签的多个实例被融合并分配一个单独的segment_id。 score — 具有segment_id的段的预测分数。...字典列表，每个字典至少包含以下 2 个键：‘class_labels’和‘boxes’（分别是批次中图像的类别标签和边界框）。...logits (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, num_queries, num_classes + 1)) — 所有查询的分类 logits（包括无对象）。...logits (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, num_queries, num_classes + 1)) — 所有查询的分类 logits（包括无对象）。...参数 pixel_values（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

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Transformers 4.37 中文文档（四十六）

实验结果表明，MPNet 在这些任务上的表现远远优于 MLM 和 PLM，并在相同的模型设置下与先前最先进的预训练方法（例如 BERT，XLNet，RoBERTa）相比取得了更好的结果。...MPNet 模型，在顶部具有用于提取式问答任务（如 SQuAD）的跨度分类头（在隐藏状态输出顶部的线性层，用于计算跨度起始 logits和跨度结束 logits）。...支持第二种格式的原因是 Keras 方法在将输入传递给模型和层时更喜欢这种格式。...索引设置为-100的标记将被忽略（掩盖），损失仅计算具有标签在[0, ..., config.vocab_size]中的标记。...MPNet 模型在顶部具有跨度分类头，用于提取式问答任务，如 SQuAD（在隐藏状态输出的顶部进行线性层计算span start logits和span end logits）。

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Transformers 4.37 中文文档（四十五）

OpenAI GPT-2 相同。...将索引设置为-100的标记将被忽略（掩码），损失仅计算具有标签在[0, ..., config.vocab_size]中的标记。...这是因为即使每个专家都必须加载到 RAM 中（70B 像 RAM 需求一样），隐藏状态中的每个标记都会被分派两次（前 2 个路由），因此计算（每次前向计算所需的操作）只是 2 X 序列长度。...索引设置为-100的标记将被忽略（掩码），损失仅计算具有标签在[0, ..., config.vocab_size]范围内的标记。...如果在构造函数中将task参数指定为"entity_classification"或"entity_pair_classification"，则每个序列的长度必须分别为 1 或 2。

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Transformers 4.37 中文文档（二十二）

的相同令牌模型必须预测原始句子，但有第二个目标：输入是两个句子 A 和 B（中间有一个分隔令牌）。...Bert 模型在顶部具有用于提取问答任务的跨度分类头，如 SQuAD（在隐藏状态输出的顶部有一个线性层来计算span start logits和span end logits）。...logits（形状为(batch_size, 2)的jnp.ndarray）— 下一个序列预测（分类）头的预测分数（SoftMax 之前的 True/False 连续性得分）。...Bert 模型在顶部具有一个跨度分类头，用于提取式问答任务，如 SQuAD（在隐藏状态输出的顶部进行线性层计算span start logits和span end logits）。...Bert 模型在顶部具有一个跨度分类头，用于提取式问答任务，如 SQuAD（在隐藏状态输出的顶部进行线性层计算span start logits和span end logits）。

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Transformers 4.37 中文文档（二十六）

该实现与 RoBERTa 相同。有关用法示例以及与输入和输出相关的信息，请参阅 RoBERTa 的文档。...索引设置为-100的标记将被忽略（掩码），损失仅计算具有标签在[0, ..., config.vocab_size]中的标记。...索引设置为-100的标记将被忽略（掩码），损失仅计算具有标签在[0, ..., config.vocab_size]内的标记。...索引设置为-100的标记将被忽略（掩码），损失仅计算具有标签在[0, ..., config.vocab_size]中的标记。...CamemBERT 模型在顶部具有一个用于提取问答任务（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）。

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Transformers 4.37 中文文档（六十三）

XLM-V 架构与 XLM-RoBERTa 相同，请参考 XLM-RoBERTa 文档以获取 API 参考和示例。...如果将 use_mems_train 设置为 True，则必须确保训练批次已正确预处理，例如 batch_1 = [[This line is], [This is the]] 和 batch_2 =...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）。...支持第二种格式的原因是 Keras 方法在将输入传递给模型和层时更喜欢这种格式。

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Transformers 4.37 中文文档（三十五）

Fuyu-8B 具有 80 亿个参数，并在 CC-BY-NC 许可下发布，以其处理文本和图像的能力、令人印象深刻的 16K 上下文大小和整体性能而闻名。...当前支持两种缩放策略：线性和动态。它们的缩放因子必须是大于 1 的浮点数。预期格式为{"type"：策略名称，"factor"：缩放因子}。...支持第二种格式的原因是 Keras 方法在将输入传递给模型和层时更喜欢这种格式。...支持第二种格式的原因是，当将输入传递给模型和层时，Keras 方法更喜欢这种格式。...GPT-Neo 模型变压器在顶部具有一个用于提取式问答任务（如 SQuAD）的跨度分类头（在隐藏状态输出顶部的线性层，用于计算`span start logits`和`span end logits`）

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Transformers 4.37 中文文档（三十七）

论文的摘要如下： GPT-2 是一个基于大型变压器的语言模型，具有 15 亿个参数，在一个包含 800 万个网页的数据集[1]上进行训练。...换句话说，attention_mask始终必须具有长度：len(past_key_values) + len(input_ids)。什么是注意力掩码？...GPT2 模型变压器，具有语言建模和顶部的多选分类头，例如用于 RocStories/SWAG 任务。这两个头是两个线性层。...所有设置为 -100 的标签都被忽略（掩码），损失仅计算标签在 [0, ..., config.vocab_size - 1] 中的标签。...换句话说，attention_mask始终必须具有长度：len(past_key_values) + len(input_ids) 什么是注意力掩码？

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