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ValueError:形状不匹配:标签的形状(received (1，))应等于除最后一个维度(received (10，30))以外的logits的形状

这个错误是由于标签的形状与logits的形状不匹配导致的。标签的形状应该与logits的形状相同，除了最后一个维度。

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。具体来说，如果logits的形状是(10, 30)，那么标签的形状应该是(1,)，而不是(10, 30)。

在深度学习中，通常使用交叉熵损失函数来计算预测值与真实标签之间的差异。交叉熵损失函数要求标签的形状与logits的形状相同，因此在训练模型时需要确保标签的形状正确。

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tf.losses

二、重要的函数1、tf.losses.huber_loss在训练程序中添加一个Huber损失项。...如果权值是一个大小张量[batch_size]，则通过权值向量中对应的元素重新计算批次中每个样本的总损失。如果权重的形状与预测的形状相匹配，那么预测的每个可度量元素的损失将按相应的权重值进行缩放。...参数：labels:地面真相输出张量，与“预测”维度相同。predictions:预测输出。...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。

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解决ValueError: Shape of passed values is (33, 1), indices imply (33, 2)

在解决这个错误之前，我们需要理解数据的形状以及数据对象的期望形状之间的差异。错误的原因通常情况下，这个错误是由于数据对象的形状与期望的形状不匹配所导致的。...解决方法解决这个错误的方法通常涉及到对数据对象的形状进行修改，使其与期望的形状一致。下面是一些常见的解决方法：1. 检查数据的维度首先，我们需要检查数据的维度。...确保数据对象的形状与期望的形状一致。如果数据的维度不匹配，我们可以尝试使用NumPy的reshape函数来改变数据对象的形状。...检查数据类型最后，我们还应该检查数据的类型。有时候，数据类型可能导致形状的不匹配。确保数据的类型与期望的类型一致可以帮助解决这个错误。...另外，data.shape是NumPy数组的一个属性，用于返回数组的形状。它返回一个表示数组维度的元组，可以直接通过该属性获取数组的形状。

1.2K2 0

Transformers 4.37 中文文档（八十）

注意target_length必须小于或等于输出 logits 的序列长度。索引选择在[-100, 0, ..., config.vocab_size - 1]。...extract_features（形状为(batch_size, sequence_length, conv_dim[-1])的torch.FloatTensor）— 模型最后一个卷积层的提取特征向量序列...请注意，target_length必须小于或等于输出 logits 的序列长度。索引在[-100, 0, ..., config.vocab_size - 1]中选择。...extract_features (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, conv_dim[-1])) — 模型最后一个卷积层提取的特征向量序列...请注意，target_length必须小于或等于输出 logits 的序列长度。索引在[-100, 0, ..., config.vocab_size - 1]中选择。

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tf.nn

top_k(): 查找最后一个维度的k个最大项的值和索引。uniform_candidate_sampler(): 使用统一的基分布对一组类进行采样。...一个常见的用例是有shape [batch_size, num_classes]的日志和shape [batch_size]的标签，但是支持更高的维度，在这种情况下，dim-th维度的大小假定为num_classes...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。

1.6K1 0

Python入门教程(五):Numpy计算之广播

他沿着第二个维度扩展，拓展到匹配M数组的形状。...规则2:如果两个数组的形状在任何一个维度上都不匹配，那么数组的形状会沿着维度为1的维度拓展以匹配另外一个数组形状。...规则3:如果两个数组的形状在任何一个维度上都不匹配并且没有任何一个维度等于1，那么会引发异常。广播示例1: 将一个二维数组和一个一维数组相加。...，所以在其左边补1 # M.shape -> (2, 3) # a.shape -> (1, 3) # 根据规则2，第一个维度不匹配，因此拓展这个维度以匹配数组。...# M.shape -> (3, 2) # a.shape -> (3, 3) # 根据规则3进行判断，最终形状还是不匹配，因此两个数组是不兼容的，当我们执行运算时，会得到如下的结果： M + a #

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Transformers 4.37 中文文档（六十九）

引发 ValueError ValueError — 如果选择的骨干模型类型不在 ["swin"] 中，或者选择的解码器模型类型不在 ["detr"] 中这是一个配置类，用于存储 MaskFormerModel...如果 size 是一个类似(width, height)的序列，输出大小将匹配到这个。如果 size 是一个整数，图像的较小边将匹配到这个数字。...您应始终检查您的 logits 形状并根据需要调整大小。...您应始终检查您的 logits 形状并根据需要调整大小。...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。您应始终检查您的 logits 形状并根据需要调整大小。

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数据科学 IPython 笔记本 9.7 数组上的计算：广播

[2]] ''' a + b ''' array([[0, 1, 2], [1, 2, 3], [2, 3, 4]]) ''' 就像之前我们拉伸或广播一个值来匹配另一个的形状...，这里我们拉伸a```和b``来匹配一个共同的形状，结果是二维数组！...规则 2：如果两个数组的形状在任何维度上都不匹配，则该维度中形状等于 1 的数组将被拉伸来匹配其他形状。规则 3：如果在任何维度中，大小不一致且都不等于 1，则会引发错误。...2，我们现在看到第一个维度不一致，因此我们将此维度拉伸来匹配： M.shape -> (2, 3) a.shape -> (2, 3) 形状匹配了，我们看到最终的形状将是(2, 3) M + a '...2，a的第一个维度被拉伸来匹配M： M.shape -> (3, 2) a.shape -> (3, 3) 现在我们到了规则 3 - 最终的形状不匹配，所以这两个数组是不兼容的，正如我们可以通过尝试此操作来观察

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CNN卷积算法应用---手写数字识别

0000100000 # 5:0000010000 # 6:0000001000 # 7:0000000100 # 8:0000000010 # 9:0000000001 # None 表示张量(Tensor)的第一个维度...，第一个维度可以是任何长度 input_x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 28 * 28]) / 255. output_y = tf.placeholder(...tf.int32, [None, 10]) # 输出：10个数字的标签 input_x_image = tf.reshape(input_x, [-1, 28, 28, 1]) # 改变形状之后的输入...[:3000] # 标签 # 构建我们的卷积神经网络 # 第一层卷积 conv1 = tf.layers.conv2d( inputs=input_x_image, # 形状是【28,28,1...(loss) # 计算预测值和实际标签的匹配程度 # 返回(accuracy, update_op),会创建两个局部变量 accuracy = tf.metrics.accuracy( labels

3690 0

CNN神经网络--手写数字识别

计算预测值和实际标签的匹配程度返回（accuracy,update_op），会创建两个局部变量 python accuracy = tf.metrics.accuracy( labels=tf.argmax...# 输入 output_y = tf.placeholder(tf.int32, [None, 10]) # 输出：10个数字的标签 # -1 表示自动推导维度大小。...让计算机根据其他维度的值 # 和总的元素大小来推导出 -1 的地方的维度应该是多少 input_x_images = tf.reshape(input_x, [-1, 28, 28, 1]) # 改变形状之后的输入...[:3000] # 标签 # 构建我们的卷积神经网络： # 第 1 层卷积 conv1 = tf.layers.conv2d( inputs=input_x_images, # 形状 [28...计算预测值和实际标签的匹配程度 # 返回 (accuracy, update_op), 会创建两个局部变量 accuracy = tf.metrics.accuracy( labels

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ValueError: Error when checking : expected input_1 to have 4 dimensions, but got

其中一个常见的错误是ValueError: Error when checking : expected input_1 to have 4 dimensions, but got array with...当我们使用深度学习框架如TensorFlow或Keras进行图像分类任务时，经常会遇到输入数据维度不匹配的问题。...最后，我们使用模型对输入数据进行预测，并打印出预测结果。这个示例代码展示了如何处理维度不匹配的错误，并针对图像分类任务进行了说明。...("插入新维度后的数组形状：", expanded_arr.shape)输出结果：plaintextCopy code原始数组形状： (5,)插入新维度后的数组形状： (1, 5)在这个示例中，我们创建了一个一维数组...可以看到，原始数组arr的形状为(5,)，而插入新维度后的数组expanded_arr的形状为(1, 5)。

3962 0

Transformers 4.37 中文文档（七十五）

如果使用past_key_values，用户可以选择仅输入最后一个decoder_input_ids（那些没有将它们的过去键值状态提供给此模型的）的形状为(batch_size, 1)的张量，而不是形状为...1h、10h、100h 和 960h 微调子集上要么与 wav2vec 2.0 的最新性能相匹配，要么有所提升。...对于所有处理器具有 config.return_attention_mask == False 的模型，例如 hubert-base，在进行批量推断时应不传递 attention_mask 以避免性能下降...请注意，target_length 必须小于或等于输出 logits 的序列长度。索引在 [-100, 0, ..., config.vocab_size - 1] 中选择。...请注意，target_length必须小于或等于输出 logits 的序列长度。索引在[-100, 0, ..., config.vocab_size - 1]中选择。

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Numpy的广播功能

它沿着第二个维度扩展，扩展到匹配 M 数组的形状。...如果两个数组的维度数不同，那么小维度数组的形状将会在最左边补1 如果两个数组的形状在任何一个维度都不匹配，那么数组的形状将会沿着维度为1的维度扩展以匹配另外一个数组的形状如果两个数组的形状在任何一个维度都不匹配并且没有任何一个维度等于...= (3,) 根据规则1 M.shape -> (3, 2) a.shape -> (1, 3) 根据规则2 M.shape -> (3, 2) a.shape -> (3, 3) 根据规则3 最终形状不匹配...，这两个数组不兼容 M + a --------------------------------------------------------------------------- ValueError...() ----> 1 M + a ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (,) (,)

1.8K2 0

Transformers 4.37 中文文档（六十八）

use_cache (bool, 可选, 默认为True) — 模型是否应返回最后的键/值注意力（并非所有模型都使用）。...如果使用past_key_values，则只输出形状为(batch_size, 1, hidden_size)的序列的最后一个隐藏状态。...pooler_output（形状为(batch_size, hidden_size)的torch.FloatTensor）— 在空间维度上进行池化操作后的最后一层隐藏状态。...如果 size 是一个类似 (width, height) 的序列，输出大小将匹配到这个大小。如果 size 是一个整数，图像的较小边将匹配到这个数字。...reduce_labels（bool，可选，默认为False）— 是否将所有分割图的标签值减 1。通常用于数据集，其中 0 用于背景，并且背景本身不包含在数据集的所有类别中（例如 ADE20k）。

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TF图层指南：构建卷积神经网络

在密集层中，层中的每个节点连接到上一层中的每个节点。通常，CNN由执行特征提取的卷积模块组成。每个模块由一个卷积层组成，后面是一个池层。最后一个卷积模块后面是一个或多个执行分类的密集层。...CNN中的最终密集层包含模型中每个目标类的单个节点（模型可以预测的所有可能的类），其中 softmax激活函数为每个节点生成0-1之间的值这些softmax值等于1）。..., [-1, 28, 28, 1]) 请注意，我们已经指出-1了批量大小，其中规定了此维度应根据输入值的数量进行动态计算 features，并保持所有其他维度的大小不变。...[batch_size, 10] 计算损失对于训练和评估，我们需要定义一个损失函数来衡量模型的预测与目标类的匹配程度。对于像MNIST这样的多类分类问题，通常将交叉熵用作损失度量。...该axis参数指定的轴input 张量沿找到最大的价值。在这里，我们想要找到索引为1的维度上的最大值，这对应于我们的预测（回想我们的对数张量具有形状）。

2.3K5 0

Transformers 4.37 中文文档（七十九）

注意target_length必须小于或等于输出 logits 的序列长度。索引在[-100, 0, ..., config.vocab_size - 1]中选择。..., model.config.model_in_channels)，其中noise_length应与input_features参数的长度维度（维度 1）匹配。...，其中last_conv_dim是最后一个卷积层的维度。...请注意，target_length必须小于或等于输出 logits 的序列长度。索引选择在[-100, 0, ..., config.vocab_size - 1]。...是最后一个卷积层的维度。

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Transformers 4.37 中文文档（九十二）

return_dict (bool, 可选, 默认为 True) — 模型是否应返回一个字典。如果为 False，则返回一个元组。 kwargs (可选) — 关键字参数的字典。...返回 List[Dict] 一个字典列表，每个字典包含模型预测的批次中每个图像的分数、标签和框。...然后可以类似于 BERT，通过沿序列维度取平均值将潜在变量的最后隐藏状态转换为分类 logits，并在其上放置一个线性层，将d_latents投影到num_labels。...然后可以在顶部放置一个常规的语言建模头部，将最后一个维度投影到模型的词汇量大小，即创建形状为(batch_size, 2048, 262)的 logits（因为 Perceiver 使用 262 个字节...用户应参考此超类以获取有关这些方法的更多信息。

1721 0

5-Numpy数组广播

3], [2, 3, 4]]) 就像我们拉伸或广播一个值以匹配另一个值的形状一样，这里拉伸了a和b以匹配一个通用形状，结果是一个二维数组！...规则2：如果两个数组的形状在任何维度上都不匹配，则将在该维度上形状等于1的数组拉伸以匹配其他形状。规则3：如果尺寸在任何维度上都不相同，且都不等于1，则会引发错误。...，我们现在看到维度相同，但是尺寸不一致，因此我们拉伸该维度以使其匹配： M.shape -> (2, 3) a.shape -> (2, 3) 最终我们通过拉伸变换使其形状匹配，我们看到最终形状将是...，3*1的二维数组和一个一维数组 a.shape = (3, 1) b.shape = (3,) 规则1说我们必须填充b的形状使其形成二维数组（1行3列）： a.shape -> (3, 1...2], [1, 2, 3], [2, 3, 4]]) 广播示例3 我们在看两个不匹配的数组 In [31]: M = np.ones((3, 2)) ...: a =

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解决ValueError: Cannot feed value of shape (1, 10, 4) for Tensor Placeholder:0 , w

, 5, 4)这个错误通常是由于输入数据的形状与定义的模型输入的形状不匹配所导致的。这篇文章将介绍如何解决这个错误，并对问题的背景和解决步骤进行详细说明。...当我们尝试将一个形状为(1, 10, 4)的数据作为输入传递给这个placeholder张量时，就会出现上述错误。这是因为数据的形状与定义的placeholder张量的形状不匹配。...调整数据的形状如果数据的形状不匹配，我们需要对数据进行调整。可以使用NumPy的numpy.reshape()函数来改变数据的形状。...，如将输入数据的第一个维度和最后一个维度相加output_data = tf.reduce_sum(input_data, axis=[1, 2])# 创建会话，并进行模型推理with tf.Session...最后我们打印出输出结果。需要注意的是，输入数据的形状（shape）必须与定义Placeholder时指定的形状匹配，否则会出错。None表示可以接受可变大小的输入。

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Transformers 4.37 中文文档（四十九）

, skip_special_tokens=True)[0] Le chef de l'ONU dit qu'il n'y a pas de solution militaire en Syrie 从除英语以外的任何其他语言生成...从除英语以外的任何其他语言生成英语（eng_Latn）被设置为默认语言进行翻译。为了指定您希望从其他语言翻译，您应该在分词器初始化的src_lang关键字参数中指定 BCP-47 代码。...如果仅使用past_key_values，则输出形状为(batch_size, 1, hidden_size)的序列的最后一个隐藏状态。...由于它对最后一个标记进行分类，因此需要知道最后一个标记的位置。如果在配置中定义了pad_token_id，则找到每行中不是填充标记的最后一个标记。...如果使用past_key_values，用户可以选择仅输入形状为(batch_size, 1)的最后一个decoder_input_ids（那些没有将它们的过去键值状态提供给此模型的）而不是形状为(batch_size

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BERT+P-Tuning文本分类模型

p = 0 # 最长匹配对应在str1中的最后一位 maxNum = 0 # 最长匹配长度 for i in range(lstr1): for...] hard_mapping (bool): 当生成的词语不存在时，是否一定要匹配到一个最相似的label。...(): # 处理单token维度下维度缺失的问题 single_sub_mask_labels = single_sub_mask_labels.unsqueeze(dim=0..." assert len(pred_batch) == len(gold_batch) # 若遇到多个子标签构成一个标签的情况 if type(...酒店很赞，早餐不错，服务态度很好，前台美眉很漂亮。性价比超高的一家酒店。

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