ValueError: logits和labels必须具有相同的形状((1，21) vs (21，1))

这个错误信息是在深度学习模型中常见的错误之一，它表示模型的预测结果(logits)和标签(labels)的形状不匹配。具体来说，logits的形状是(1, 21)，而labels的形状是(21, 1)。

解决这个问题的方法是调整标签的形状，使其与logits的形状相匹配。可以使用numpy库中的reshape函数来实现。

下面是一个示例代码，展示了如何解决这个错误：

import numpy as np

logits = np.random.rand(1, 21)  # 模型的预测结果
labels = np.random.rand(21, 1)  # 标签

# 调整标签的形状，使其与logits的形状相匹配
labels = labels.reshape(1, 21)

# 继续进行后续的操作，如计算损失函数、进行反向传播等

在云计算领域中，深度学习模型的训练和推理通常需要使用GPU资源，因此可以推荐使用腾讯云的GPU实例来加速模型训练和推理的过程。腾讯云提供了多种GPU实例类型，例如NVIDIA Tesla V100、NVIDIA Tesla P40等，可以根据具体需求选择适合的实例类型。

腾讯云GPU实例介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cvm_gpu

此外，腾讯云还提供了深度学习平台AI Lab，其中包含了丰富的深度学习工具和框架，如TensorFlow、PyTorch等，可以帮助开发者更便捷地进行深度学习模型的训练和部署。

腾讯云AI Lab介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/ailab