Labels_size=和标签必须是可广播的: logits_size=[384,2971] logits [864,2971]

这个问答内容涉及到机器学习中的标签和logits的维度问题。下面是对这个问题的解答：

在机器学习中，标签（Labels）是指用于训练和评估模型的目标变量，通常是一个向量或矩阵。而logits是指模型的输出结果，也是一个向量或矩阵。在这个问题中，Labels_size=表示标签的维度为[384,2971]，即一个384行2971列的矩阵。而logits_size=表示logits的维度为[864,2971]，即一个864行2971列的矩阵。

"可广播的"是指两个向量或矩阵在进行某些操作时，可以自动调整维度以匹配另一个向量或矩阵的维度，从而进行相应的运算。在这个问题中，由于logits的维度为[864,2971]，而标签的维度为[384,2971]，两者的列数相同，因此可以进行广播操作。

广播操作是指将较小维度的向量或矩阵自动扩展为与较大维度的向量或矩阵相匹配，以便进行相应的运算。在这个问题中，可以将标签的行数扩展为864，使其与logits的行数相匹配，从而进行后续的运算。

总结起来，Labels_size=和标签必须是可广播的: logits_size=[384,2971] logits [864,2971]的意思是，标签和logits的维度不完全匹配，但由于列数相同，可以通过广播操作进行匹配，以便进行后续的运算。

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