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如何更正此错误: ValueError: logits和labels必须具有相同的形状((None,2) vs (None,1))

要更正此错误,需要确保logits和labels具有相同的形状。根据错误提示,logits的形状为(None, 2),而labels的形状为(None, 1)。因此,我们需要将labels的形状调整为(None, 2)以匹配logits的形状。

可以使用以下代码来解决这个问题:

代码语言:txt
复制
import tensorflow as tf

logits = ...  # 定义logits的值
labels = ...  # 定义labels的值

# 调整labels的形状
labels = tf.reshape(labels, (-1, 2))

# 继续进行后续操作,如计算损失函数或进行预测

在上述代码中,我们使用了TensorFlow的tf.reshape函数来调整labels的形状。将labels的形状调整为(-1, 2)意味着我们希望labels的第二个维度为2,而第一个维度的大小将根据数据自动确定。

这样,logits和labels就具有相同的形状,可以继续进行后续操作,如计算损失函数或进行预测。

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第三章(1.6)tensorflow cross_entropy 四种交叉熵计算函数

:本质上是不用参数,不用填 labels:一个logits具有相同数据类型(type)尺寸形状(shape)张量(tensor) shape:[batch_size,num_classes],...(_sentinel=None, labels=None, logits=None, dim=-1, name=None) _sentinel:本质上是不用参数,不用填 labels:每一行labels...[i]必须是一个有效概率分布,one_hot=True(向量中只有一个值为1,其他值为0) logitslabelslogits具有相同数据类型(type)尺寸(shape) shape:[batch_size...=None) 计算具有权重sigmoid交叉熵sigmoid_cross_entropy_with_logits() _sentinel:本质上是不用参数,不用填 labels:一个logits具有相同数据类型...1 - labels) * -log(1 - sigmoid(logits)) qrcode_for_gh_0e76b0fa8d4e_258 (2).jpg

1.5K50
  • Transformers 4.37 中文文档(二十九)

    token_ids_1None,则方法仅返回掩码第一部分(0)。...DeBERTa 模型在顶部具有用于提取式问答任务(如 SQuAD)跨度分类头(在隐藏状态输出线性层上计算跨度起始 logits跨度结束 logits)。...参数 input_ids(np.ndarray,tf.Tensor,List[tf.Tensor],``Dict[str, tf.Tensor]或Dict[str, np.ndarray],每个示例必须具有形状...参数 input_ids(np.ndarray、tf.Tensor、List[tf.Tensor]、Dict[str, tf.Tensor] 或 Dict[str, np.ndarray],每个示例必须具有形状...如果有必要,可以添加这个选项,只需告诉我们您是否需要选项。 与 BERT 相同但更小。通过对预训练 BERT 模型进行蒸馏训练,意味着它已经被训练以预测与较大模型相同概率。

    34910

    Transformers 4.37 中文文档(六十九)

    返回 logits 不一定与作为输入传递pixel_values具有相同大小。这是为了避免进行两次插值并在用户需要将 logits 调整为原始图像大小时丢失一些质量。...返回 logits 不一定与作为输入传递pixel_values具有相同大小。这是为了避免进行两次插值并在用户需要将 logits 调整为原始图像大小时丢失一些质量。...logits形状为(batch_size, config.num_labels)tf.Tensor)— 分类(如果config.num_labels==1则为回归)得分(SoftMax 之前)。...返回 logits 不一定与作为输入传递pixel_values具有相同大小。这是为了避免进行两次插值并在用户需要将 logits 调整为原始图像大小时丢失一些质量。...返回 logits 不一定与作为输入传递`pixel_values`具有相同大小。

    16010

    Transformers 4.37 中文文档(五十四)

    如果未指定选项,则将由 lowercase 值确定(与原始 BERT 相同)。 构建一个 REALM 分词器。...RealmTokenizer 与 BertTokenizer 相同,并进行端到端分词:标点符号拆分词片段。 分词器继承自 PreTrainedTokenizer,其中包含大部分主要方法。...轴向位置编码将 Xi,j 分解为两个矩阵:Xi,j1​,其中 i∈[1,…,d1],j∈[1,…,ns1​] Xi,j2​,其中 i∈[1,…,d2],且 j∈[1,…,ns2​] 因此,以下成立:...(ns1, ns2),其乘积必须等于config.max_embedding_size,在训练期间必须等于input_ids序列长度。...RemBERT 模型在顶部具有一个用于提取问答任务跨度分类头(在隐藏状态输出线性层上计算span start logitsspan end logits)。

    20310

    Transformers 4.37 中文文档(四十四)

    如果将 MEGA 用作解码器,请确保设置bidirectional=False以避免默认双向错误。 Mega-chunk 是 mega 一个变体,将时间空间复杂度从二次降低到线性。...如果您希望更好地控制如何将input_ids索引转换为相关向量,可以使用选项,而不是使用模型内部嵌入查找矩阵。...logits形状为(batch_size, config.num_labels)torch.FloatTensor) - 分类(如果 config.num_labels==1 则为回归)得分(SoftMax...MEGA 模型在顶部具有一个跨度分类头,用于类似 SQuAD 抽取式问答任务(在隐藏状态输出顶部有线性层,用于计算 span start logits span end logits)。...MegatronBert 模型在顶部具有多选分类头(池化输出 softmax 之上线性层),例如用于 RocStories/SWAG 任务。 模型继承自 PreTrainedModel。

    34010

    Transformers 4.37 中文文档(九十二)

    以下示例展示了如何使用 Owlv2Processor Owlv2ForObjectDetection 执行目标检测。...必须向模型提供输入(可以是文本、图像、音频等),模型将使用这些输入与潜在变量进行交叉注意力。Perceiver 编码器输出是相同形状张量。...感知器编码器多模态预处理。 对每个模态进行预处理,然后使用可训练位置嵌入进行填充,以具有相同数量通道。...基于交叉注意力解码器。此类可用于使用交叉注意力操作解码潜在状态最终隐藏状态,其中潜在状态生成键值。 此类输出形状取决于如何定义输出查询(也称为解码器查询)。...logits形状为(batch_size, num_labels)torch.FloatTensor)- 分类(如果 config.num_labels==1 则为回归)得分(SoftMax 之前)

    30210

    Transformers 4.37 中文文档(三十)

    否则,您必须指定与 titles 或 texts 中问题数量相同问题。 titles (str 或 List[str]) — 要编码段落标题。...否则,您必须指定与 titles 或 texts 中相同数量问题。 titles (str 或 List[str]) — 要编码段落标题。如果有多个段落,则可以是字符串或字符串列表。...它必须是一个序列三元组,包括 1)问题、2)段落标题 3)段落文本。...它必须是一个序列三元组,包括 1)问题、2)段落标题 3)段落文本。...与 BERT 模型相同,只是如果隐藏大小嵌入大小不同,则在嵌入层编码器之间使用额外线性层。生成器鉴别器检查点都可以加载到此模型中。 模型继承自 TFPreTrainedModel。

    52310

    Transformers 4.37 中文文档(六十三)

    这表明具有更大容量预训练模型可能在高资源语言上取得强大性能同时,极大地改善低资源语言。我们公开提供我们代码模型。 模型由Soonhwan-Kwonstefan-it贡献。...logits形状为(batch_size, config.num_labels)torch.FloatTensor)- 分类(如果 config.num_labels==1 则为回归)得分(SoftMax...如果将 use_mems_train 设置为 True,则必须确保训练批次已正确预处理,例如 batch_1 = [[This line is], [This is the]] batch_2 =...XLNet 模型在顶部具有一个用于提取式问答任务(如 SQuAD)跨度分类头(在隐藏状态输出顶部有线性层,用于计算 span start logits span end logits)。...XLNet 模型在顶部具有用于提取式问答任务(如 SQuAD)跨度分类头(在隐藏状态输出线性层上计算span start logitsspan end logits)。

    27910

    Transformers 4.37 中文文档(三十三)4-37-中文文档-三十三-

    它使用与去年早些时候发布 UL2 模型相同配置。它经过“Flan”提示调整和数据集收集进行微调。...logits形状为(batch_size, config.num_labels)torch.FloatTensor)- 分类(或如果config.num_labels==1则为回归)得分(SoftMax...Flaubert 模型在顶部具有多选分类头(池化输出上线性层 softmax),例如用于 RocStories/SWAG 任务。 模型继承自 PreTrainedModel。...Flaubert 模型在顶部具有一个用于提取式问答任务(如 SQuAD)跨度分类头(在隐藏状态输出顶部有一个线性层,用于计算 span start logits span end logits)...logits (tf.Tensor,形状为(batch_size, config.num_labels)) — 分类(如果config.num_labels==1则为回归)得分(SoftMax 之前)。

    24710

    Transformers 4.37 中文文档(四十六)

    如果未指定选项,则将由 lowercase 值确定(与原始 BERT 中相同)。 标记器继承自 BertTokenizer,其中包含大部分方法。用户应参考超类以获取有关方法更多信息。...MPNet 模型,在顶部具有用于提取式问答任务(如 SQuAD)跨度分类头(在隐藏状态输出顶部线性层,用于计算跨度起始 logits跨度结束 logits)。...在顶部具有多项选择分类头 MPNet 模型(在池化输出顶部 softmax 之上线性层)例如用于 RocStories/SWAG 任务。 模型继承自 TFPreTrainedModel。...MPNet 模型在顶部具有跨度分类头,用于提取式问答任务,如 SQuAD(在隐藏状态输出顶部进行线性层计算span start logitsspan end logits)。...定义了在调用 MptModel 时可以表示不同令牌最大数量。查看关于如何定义 vocab_size 讨论。

    9610

    Transformers 4.37 中文文档(六十四)

    为了确保内核成功编译,用户必须安装正确版本 PyTorch cudatoolkit。...YOSO 模型在顶部具有多选分类头(池化输出上线性层 softmax),例如用于 RocStories/SWAG 任务。模型是 PyTorch torch.nn.Module子类。...YOSO 模型在顶部具有用于提取问答任务(如 SQuAD)跨度分类头(在隐藏状态输出顶部线性层上计算span start logitsspan end logits)。...由于 BEiT 模型期望每个图像具有相同大小(分辨率),可以使用 BeitImageProcessor 来调整(或重新缩放)规范化图像以供模型使用。...返回 logits 不一定与作为输入传递pixel_values具有相同大小。这是为了避免进行两次插值并在用户需要将 logits 调整为原始图像大小时丢失一些质量。

    13810

    Transformers 4.37 中文文档(二十)

    因此,我们最佳模型在 GLUE、RACE SQuAD 基准测试中建立了新最先进结果,同时与 BERT-large 相比具有更少参数。 模型由lysandre贡献。...ALBERT 使用重复层,导致内存占用较小,但计算成本与具有相同数量隐藏层 BERT-like 架构相似,因为它必须遍历相同数量(重复)层。...模型必须预测它们是否被交换了。 模型由lysandre贡献。模型 jax 版本由kamalkraj贡献。原始代码可以在这里找到。...loss(形状为(1,)torch.FloatTensor,可选,当提供labels时返回)- 总跨度提取损失是起始结束位置交叉熵之和。...logits (jnp.ndarray,形状为(batch_size, config.num_labels)) — 分类(如果config.num_labels==1则为回归)得分(在 SoftMax

    29410

    Transformers 4.37 中文文档(三十七)

    论文摘要如下: GPT-2 是一个基于大型变压器语言模型,具有 15 亿个参数,在一个包含 800 万个网页数据集[1]上进行训练。...loss (torch.FloatTensor,形状为 (1,),可选,当提供 labels 时返回) — 总跨度提取损失是起始位置结束位置交叉熵之和。...logits形状为(batch_size, config.num_labels)torch.FloatTensor)— 分类(如果config.num_labels==1则为回归)得分(SoftMax...logits (tf.Tensor,形状为 (batch_size, config.num_labels)) — 分类(如果 config.num_labels==1 则为回归)得分(SoftMax 之前...logits (tf.Tensor,形状为(batch_size, config.num_labels)) — 分类(如果config.num_labels==1则为回归)得分(SoftMax 之前)。

    9610

    Transformers 4.37 中文文档(九十四)

    在以下示例中,我们展示了如何使用默认 Wav2Vec2Model 配置作为编码器默认BertForCausalLM配置作为解码器。...如果未指定选项,则将由lowercase值确定(与原始 BERT 相同)。...queries (str 或 List[str]) — 与要编码表格相关问题或问题批次。请注意,在批处理情况下,所有问题必须引用相同表格。...Tapas 模型具有用于表格问答任务单元选择头可选聚合头(用于计算 logits 可选 logits_aggregation 隐藏状态输出上线性层),例如用于 SQA、WTQ 或 WikiSQL...logits (tf.Tensor,形状为 (batch_size, config.num_labels)) — 分类(或者如果config.num_labels==1则为回归)得分(SoftMax 之前

    19210

    Transformers 4.37 中文文档(四十九)

    之前版本在目标源分词序列末尾都添加了 [self.eos_token_id, self.cur_lang_code]。这是错误,因为 NLLB 论文提到了 (第 48 页,6.1.1....,形状为(batch_size, sequence_length, num_experts)):用于计算损失 前向传递目标是具有与等效NllbMoeDenseActDense(mlp)层相同数量操作...logits形状为(batch_size, config.num_labels)torch.FloatTensor)- 分类(如果config.num_labels==1则为回归)得分(在 SoftMax...目前支持两种缩放策略:线性动态。它们缩放因子必须是大于 1 浮点数。预期格式为{"type": 策略名称, "factor": 缩放因子}。...由于在传递inputs_embeds而不是input_ids时无法猜测填充标记,因此执行相同操作(取批次每行中最后一个值)。 模型继承自 PreTrainedModel。

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