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:
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。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云