ValueError: logits和labels必须具有相同的形状((None，4) vs (None，1))

这个错误信息是在机器学习或深度学习模型训练过程中常见的错误之一。它表示logits（模型的输出）和labels（真实标签）的形状不匹配。

具体来说，logits的形状是(None, 4)，而labels的形状是(None, 1)。这意味着模型输出的是一个形状为(None, 4)的张量，每个样本有4个预测值；而真实标签是一个形状为(None, 1)的张量，每个样本只有一个标签值。

为了解决这个问题，需要确保logits和labels具有相同的形状。有几种可能的解决方法：

1. 检查数据集的标签格式：确保标签的形状与模型输出的形状相匹配。如果标签是一个形状为(None, 1)的张量，可以尝试将其转换为形状为(None, 4)的张量，其中每个样本的标签值复制到4个位置上。
2. 检查模型的输出层：确保模型的最后一层（输出层）的单元数与标签的形状相匹配。如果输出层的单元数为4，可以考虑将其更改为1，以匹配标签的形状。
3. 检查损失函数：确保使用的损失函数与标签的形状相匹配。某些损失函数可能需要特定形状的标签，例如使用交叉熵损失函数时，标签通常需要进行one-hot编码。

总结起来，解决这个错误的关键是确保logits和labels具有相同的形状，并且与模型的输出层和损失函数相匹配。