【Python】ValueError： Traceback (most recent call last)问题原因及解决办法

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本文分享了在使用TensorFlow进行深度学习模型训练时遇到的运行错误及解决过程。通过调整代码中关于softmax_cross_entropy_with_logits函数的参数名称，从_pred和y改为logits和labels，成功解决了运行错误，使模型能够正常训练。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1、运行结果错误的原始代码如下：

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_input])
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_output])
keepratio = tf.placeholder(tf.float32)

# FUNCTIONS

_pred = conv_basic(x, weights, biases, keepratio)['out']
cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(_pred, y))
optm = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001).minimize(cost)
_corr = tf.equal(tf.argmax(_pred,1), tf.argmax(y,1)) 
accr = tf.reduce_mean(tf.cast(_corr, tf.float32)) 
init = tf.global_variables_initializer()
    
# SAVER
print ("GRAPH READY")

错误信息如下：

2、修改代码如下：

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_input])
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_output])
keepratio = tf.placeholder(tf.float32)

# FUNCTIONS

_pred = conv_basic(x, weights, biases, keepratio)['out']
cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=_pred, labels=y))
optm = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001).minimize(cost)
_corr = tf.equal(tf.argmax(_pred,1), tf.argmax(y,1)) 
accr = tf.reduce_mean(tf.cast(_corr, tf.float32)) 
init = tf.global_variables_initializer()
    
# SAVER
print ("GRAPH READY")

正确运行结果如下：