我已经根据一篇研究论文构建了一个深度 CNN，现在我正在尝试训练它。在执行完所有卷积和反卷积之后，我得到了一个名为最终的结果。
final = tf.add(add1,add2)
print(final)
Tensor("Add_35:0", shape=(1, 32, 32, 7, 1), dtype=float32)
在我的模型中，我有一个尺寸为 32x32x7 的图像，其中每个像素都有相应的密度。模型的输出将是每个像素的标签。因此，我声明了两个占位符，其中“x”代表输入，“y_”代表输出。
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 7168])
y_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 7168])
现在我正在尝试训练模型，我有这条线
cross_entropy = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y_, logits=final))
当模型正在训练时，我收到错误:logits 和标签必须具有相同的大小:logits_size=[7168,1] labels_size=[1,7168] 标签采用这种尺寸是有道理的，因为这就是我声明它的方式。 但是，我不明白为什么当打印出“final”时 logits 的大小为 [7168,1] 形状为 (1, 32, 32, 7, 1)。
最佳答案
就tf.reshape您的最终:
final = tf.reshape(final, [None, 7168])
虽然我不确定为什么当你调用softmax_cross_entropy_with_logits时它会自动展平...
关于python - tensorflow : "logits and labels must be the same size"，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/47058909/