Shapes(None, None) and (None, 1, 102) are incompatible

最新推荐文章于 2024-08-29 20:06:01 发布
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本文探讨了使用TensorFlow和Keras实现单标签多分类任务时遇到的问题：当模型输出维度不匹配时出现的错误。文章详细介绍了如何通过调整模型结构和数据预处理方式来解决这一问题。
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使用tensorflow的keras建立模型，并在单标签多分类任务中，使用categorical_crossentropy作为损失函数，并将训练集标签ybatch通过to_categorical()进行one-hot编码，却显示以上报错。（注意，此处102是类别数NUM_CLASS）

这是由于我在model中卷积层连接全连接层时，使用了reshape()把(2,2,256)的tensor转换为(1,1024)的tensor，导致最后输出output_shape=(None, 1, NUM_CLASS)，多出了1, 将ybatch重塑，ybatch = ybatch.reshape(batch_size, 1, 102)即可运行。

此处使用model.add(tf.keras.layers.Flatten())，则无此问题，ybatch也不需要reshape，直接使用to_categorical的输出即可。

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🐱‍👤 猫头虎分享已解决Bug || ValueError: Shapes (None, 1) and (None, 10) are incompatible 解决方案 今天猫头虎带您走进AI开发的世界，解决一个常见的深度学习模型错误： ValueError: Shapes (None, 1) and (None, 10) are incompatible。这个错误在神经网络训练过程中经常遇到，但只要理解了其根本原因，解决起来并不复杂。下面，猫哥会带您逐步探讨这个问题的成因，并提供详细的解决步骤。🎯
什么是 ValueError: Shapes (None, 1) and (None, 10) are incompatible错误？
沉淀所学，分享所思，让热爱与成长同行。商务记录AI实战经验，助力开发者快速成长。 热爱AI，希望做出有影响力的技术成果。 技术点亮生活，分享连接价值与机会。 专注AI落地实战，陪你走好技术每一步。
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大家好，我是默语。今天的文章将探讨一个在机器学习和深度学习中非常常见的错误——ValueError: Shapes (None, 1) and (None, 10) are incompatible。这个错误通常出现在TensorFlow、Keras等框架中，主要与模型输入输出的维度不匹配有关。在本文中，我将详细分析错误的成因，提供具体的解决方案，并给出代码示例来帮助你顺利解决此类问题。ValueError本质上是一种类型错误，表示程序中出现了不合逻辑的值。
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