我正在尝试使用 keras 库训练模型，但出现值错误

Question

model = tf.keras.Sequential()
model.add(layers.Embedding(input_dim=2954, output_dim=64))
model.add(layers.LSTM(128))
model.add(layers.Dense(10))
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.summary()

ValueError：一个形状为 (1, 2954) 的目标数组被传递给形状 (None, 10) 的输出，同时用作损失 categorical_crossentropy。 此损失期望目标与输出具有相同的形状。

Answer 1

检查您的目标/标签。 您的目标应该是单热编码的，因为您使用的是categorical_crossentropy作为损失函数。 该错误抱怨您的目标数组的形状不是(batch_size, 10) ，而是(1, 2954)

PS最后一个Dense层应该有一个 softmax 激活函数：

model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))