ValueError: logits and labels must have the same shape ((None, 1) vs (None, 2))

这个 ValueError 错误是在使用 TensorFlow 或 Keras 进行分类任务时可能遇到的一个典型错误。该错误提示指出，模型为二分类问题设计，但预测的标签形状与实际标签形状不匹配。

原因是预测的标签形状是 (None, 2)，而实际标签形状是 (None, 1)。这通常是由于在模型的输出层中选择错误的激活函数或损失函数造成的。

解决方案

如果这个错误出现在 TensorFlow 代码中，可以通过以下方式解决这个问题：

• 检查输出层的激活函数是否正确地指定为 'sigmoid' 或 'softmax'。对于二分类问题，激活函数应指定为 'sigmoid'，而对于多分类问题，激活函数应指定为 'softmax'。
• 添加一个正确的损失函数来编译模型。对于二分类问题，损失函数通常使用 binary_crossentropy，而对于多分类问题，损失函数通常使用 categorical_crossentropy。

如果这个错误出现在 Keras 代码中，可以通过以下方式解决这个问题：

• 在模型的最后一层中添加一个正确的激活函数。对于二分类问题，激活函数应指定为 'sigmoid'，而对于多分类问题，激活函数应指定为 'softmax'。
• 在模型的编译中添加一个正确的损失函数。对于二分类问题，损失函数通常使用 binary_crossentropy，而对于多分类问题，损失函数通常使用 categorical_crossentropy。

总结

该 ValueError 错误是在使用 TensorFlow 或 Keras 时常见的错误，通常是由于模型为二分类问题设计，但预测的标签形状与实际标签形状不匹配所造成的。为了解决该问题，我们可以确保正确地指定激活函数和损失函数。