我正在嘗試使用 keras 庫訓練模型，但出現值錯誤

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：一個形狀為 (1, 2954) 的目標數組被傳遞給形狀 (None, 10) 的輸出，同時用作損失 categorical_crossentropy。 此損失期望目標與輸出具有相同的形狀。

Answer 1

檢查您的目標/標簽。 您的目標應該是單熱編碼的，因為您使用的是categorical_crossentropy作為損失函數。 該錯誤抱怨您的目標數組的形狀不是(batch_size, 10) ，而是(1, 2954)

PS最后一個Dense層應該有一個 softmax 激活函數：

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