tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()错误: logits和标签的大小必须相同
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()是一个用于计算softmax交叉熵损失的函数。它的作用是计算预测结果（logits）与真实标签之间的差异，并返回一个标量值作为损失。
在使用tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()函数时，需要注意logits和标签的大小必须相同。具体来说，logits是一个二维张量，形状为batch_size, num_classes，其中batch_size表示批次中样本的数量，num_classes表示分类的类别数。标签是一个与logits形状相同的张量，用于表示每个样本的真实类别。
该函数的输入参数包括logits和标签，返回一个包含每个样本的交叉熵损失的张量。通常，我们会将这些损失值求平均作为整个批次的损失。
优势：
- softmax_cross_entropy_with_logits()函数能够方便地计算多分类任务中的损失，特别适用于神经网络模型的训练。
- 该函数内部实现了softmax函数和交叉熵损失的计算，简化了代码的编写过程。
应用场景：
softmax_cross_entropy_with_logits()函数常用于多分类任务中，例如图像分类、文本分类等。通过计算预测结果与真实标签之间的差异，可以衡量模型的性能并进行参数优化。
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