Logit和Label必须具有相同的形状: Tensorflow

在TensorFlow中，Logit和Label必须具有相同的形状。下面是对这两个术语的解释和相关信息：

1. Logit（逻辑回归）：Logit是指逻辑回归模型中的输出结果，它表示某个样本属于某个类别的概率。在TensorFlow中，Logit通常是通过神经网络模型的最后一层的输出，经过softmax函数处理后得到的概率分布。
2. Label（标签）：Label是指样本的真实类别或目标值。在分类问题中，Label通常是一个离散的类别值，用于表示样本应该被分为哪个类别。在TensorFlow中，Label通常与Logit进行比较，用于计算模型的损失函数，并进行模型的训练和优化。

在TensorFlow中，Logit和Label必须具有相同的形状，这是因为它们需要一一对应地进行比较和计算损失函数。如果Logit和Label的形状不匹配，通常会导致错误或异常。

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