Tensorflow：“登录名和标签的大小必须相同”

Question

我在一篇研究论文的基础上建立了一个深入的CNN，现在我正试图训练它。在我完成了所有的卷积和反褶积之后，我得到了一个叫做final的结果。在

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32x32x7大小的图像，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”表示输入，“y”表示输出。在

^{pr2}$

现在我正试着训练模特，我有了这条线

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

当模型正在训练时，我收到一个错误：logits和labels的大小必须相同：logits_size=[7168,1]labels_size=[17168] 标签的大小应该是这样，因为我是这样声明的。但是，我不明白为什么当打印出“final”的形状是（1，32，32，7，1）时，logits的大小是[7168,1]。

Answer 1

只要^{}你的final：

final = tf.reshape(final, [None, 7168])

虽然我不知道为什么当您调用softmax_cross_entropy_with_logits时它会自动变平。。。在