当用作loss `categorical_crossentropy`时，cn值错误输入形状。此损失要求目标具有与输出相同的形状
当使用categorical_crossentropy作为损失函数时，cn值错误输入形状是指目标值的形状与模型输出的形状不匹配。categorical_crossentropy是一种用于多分类问题的损失函数，它要求目标值具有与模型输出相同的形状。
具体来说，categorical_crossentropy损失函数适用于多分类问题，其中目标值是一个经过独热编码（one-hot encoding）的向量，表示样本的真实类别。模型输出是一个概率分布向量，表示模型对各个类别的预测概率。
当cn值错误输入形状时，可能有以下几种情况：
- 目标值的形状与模型输出的形状不匹配：目标值的形状应该与模型输出的形状相同，即二者应该具有相同的维度和大小。如果目标值的形状与模型输出的形状不匹配，就会导致
cn值错误输入形状的错误。 - 目标值没有进行独热编码：
categorical_crossentropy要求目标值进行独热编码，即将目标值表示为一个只有一个元素为1，其余元素为0的向量。如果目标值没有进行独热编码，就会导致cn值错误输入形状的错误。
解决这个问题的方法是确保目标值的形状与模型输出的形状相同，并且进行独热编码。可以使用相关的库或函数来实现独热编码，例如sklearn.preprocessing.OneHotEncoder。
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