详解TensorFlow报”ValueError: logits and labels must have the same shape “的原因以及解决办法

当使用 TensorFlow 进行训练时，可能会遇到以下错误：

ValueError: logits and labels must have the same shape

这个错误通常是因为您在使用概率分布时没有正确匹配输入和输出 shape 。在 TensorFlow 中，logits 是指输出的未进行 softmax 处理的概率分布，而 labels 是指实际的标签。

通常情况下，logits 应该具有二维形状（batch_size，num_classes），而 labels 应该具有一维形状（batch_size）。

以下是一些解决此错误的方法：

方法 1：检查 logits 和 labels 的形状

首先，检查 logits 和 labels 的形状是否正确。如果您的 logits 或 labels 具有不同的形状，则会产生此错误。

方法 2：使用 tensorflow.nn.softmax_cross_entropy_with_logits 函数

如果您正在使用 softmax 函数，请使用 tensorflow.nn.softmax_cross_entropy_with_logits 函数来计算损失函数，而不是手动计算 softmax 函数：

cross_entropy = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=labels)
loss = tf.reduce_mean(cross_entropy)

方法 3：使用 tf.one_hot 函数

如果您的标签是单个数字而不是独热编码，请使用 tf.one_hot 函数将其转换为独热编码：

labels = tf.one_hot(labels, num_classes)

然后，将 logits 和独热编码标签输入到损失函数中。

方法 4：使用 tf.reshape 函数调整 logits 和标签的形状

如果您的 logits 和标签的形状不正确，可以使用 tf.reshape 函数调整它们的形状。例如，如果您的 logits 具有形状（batch_size，height，width，num_classes），但您的标签具有形状（batch_size，height，width），则可以使用以下代码将其调整为正确的形状：

logits = tf.reshape(logits, [-1, num_classes])
labels = tf.reshape(labels, [-1])

然后，将调整后的 logits 和标签输入到损失函数中。

总结

"ValueError: logits and labels must have the same shape" 错误通常是由于 logits 和 labels 的形状不匹配而导致的。为了解决这个错误，您可以检查 logits 和 labels 的形状是否正确，使用 tensorflow.nn.softmax_cross_entropy_with_logits 函数计算损失函数，使用 tf.one_hot 函数将标签转换为独热编码，或使用 tf.reshape 函数调整 logits 和标签的形状。