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
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) vs (None,<em
以下是我使用的代码。="relu",input_shape=(10000,)))model.add(layers.Dense(1,partial_x_train,partial_y_train, epochs=20, batch_size=512, validation_data = (x_val, y_val))
每个输入张量的形状如下所示ValueError: in u
我尝试使用Imagenet V2进行多类分类(6个类)的传输学习,但得到了以下错误。有人能帮忙吗?ValueError: `logits` and `labels` must have the same shape, received ((None, 6) vs (None, 1)).我从安德鲁·吴( Andrew )的CNN课程借用了这个代码,我花了一段时间,但最初的代码是用于二进制分类的。我试图