Python tf.nn.sparse\u softmax\u cross\u entropy\u与\u logits有关的错误

我正在使用

tf.nn.sparse\u softmax\u cross\u entropy\u和\u logits

并且当我通过标签和logits时，我得到以下错误

tensorflow.python.framework.errors\u impl.InvalidArgumentError:标签 必须是1-D，但得到形状[50,1]

我不明白为什么拥有一个形状

[50,1]

与1D是不同的

我不明白为什么拥有一个形状[50,1]和1D是不一样的

虽然只需简单挤压即可将[50,1]2D矩阵重塑为[50]1D矩阵，但Tensorflow永远不会自动实现这一点

---

tf.nn.sparse\u softmax\u cross\u entropy\u with\u logits

用于检查输入形状是否正确的唯一启发式方法是检查其维数。如果不是1D，则在不尝试其他启发式方法（如检查输入是否可以压缩）的情况下失败。这是一个安全特性。

问题在于标签是二维张量（即[50,1]）。只需使用

tf.重塑（，[-1]）

使标签成为一维张量（即[50]）