[英]Error with tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits
我正在使用tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits ，當我通過標簽並登錄時，出現以下錯誤
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError：標簽必須為一維，但形狀為[50,1]
我不了解形狀[50,1]與1D是如何不同的
我不知道形狀[50,1]與1D有何不同。
盡管您可以通過簡單的擠壓將[50，1] 2D矩陣重塑為[50] 1D矩陣，但Tensorflow永遠不會自動做到這一點。
tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits用於檢查輸入形狀是否正確的唯一試探法是檢查其具有的維數。 如果不是1D，則它會失敗，而無需嘗試其他啟發式方法，例如檢查輸入是否可以被壓縮。 這是一項安全功能。
tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits的意外輸出
[英]Unexpected output for tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits
PyTorch 相當於 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits 和 tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits
[英]PyTorch equivalent to tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits and tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits() 錯誤：logits 和標簽的大小必須相同
[英]tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits() error: logits and labels must be same size
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits 是否考慮批量大小？
[英]Does tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits account for batch size?
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2為MLP重設零
[英]tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2 returing zero for MLP
sparse_softmax_cross_entropy_with_logits結果比softmax_cross_entropy_with_logits差
[英]sparse_softmax_cross_entropy_with_logits results is worse than softmax_cross_entropy_with_logits
來自Tensorflow中的sparse_softmax_cross_entropy_with_logits的NaN
[英]NaN from sparse_softmax_cross_entropy_with_logits in Tensorflow
我應該使用 softmax 還是 tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits 來生成每個 class 概率的多 class 分類？
[英]Should I use softmax or tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits to generate a multi class classification with a probability per class?
丟失問題 function tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits
[英]Trouble with loss function tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits
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