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TensorFlow模型培训:无效arguminterror:不兼容的形状:[8,10]对[32,1]
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<p>我正在实施LeNet-5模型。我在随机纪元和纪元内的随机步骤中得到以下错误。有时,它只是工作没有任何问题</p> <p>我试图用imageDataGenerator替换输入x_序列和y_序列</p> <p><a href="https://colab.research.google.com/drive/15QqSuVjF6ww-h6RrFDv7KiOLzaFY_M_c" rel="nofollow noreferrer">Here is the link</a>到我面临问题的代码</p> <pre><code>Epoch 1/200 1/10 [==>...........................] - ETA: 3s - loss: 0.1823 - accuracy: 0.9375 --------------------------------------------------------------------------- InvalidArgumentError Traceback (most recent call last) <ipython-input-20-a90687551bd7> in <module>() 8 , epochs=number_of_epochs 9 , steps_per_epoch = 10 ---> 10 , validation_data = datagen.flow(x_train, y_train, batch_size=batch_size, subset='validation') 11 ) 6 frames /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/python/eager/execute.py in quick_execute(op_name, num_outputs, inputs, attrs, ctx, name) 58 ctx.ensure_initialized() 59 tensors = pywrap_tfe.TFE_Py_Execute(ctx._handle, device_name, op_name, ---> 60 inputs, attrs, num_outputs) 61 except core._NotOkStatusException as e: 62 if name is not None: InvalidArgumentError: Incompatible shapes: [8,10] vs. [32,1] [[node gradient_tape/categorical_crossentropy/softmax_cross_entropy_with_logits/mul (defined at <ipython-input-20-a90687551bd7>:10) ]] [Op:__inference_train_function_129979] Function call stack: train_function </code></pre>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>经过一些尝试和错误后,发现如下:该模型最初使用的是平均池,但替换为最大池消除了此错误</p> <p>我仍然想知道这种行为背后的原因。如有任何进一步的见解,将不胜感激</p>
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