小编Ani*_*yan的帖子

尝试拟合模型时出现此错误：

ValueError：形状不匹配：标签的形状（接收的（15，））应该等于除最后一个维度（接收的（5，3））之外的logits的形状。

产生错误的代码：

history = model.fit_generator(
  train_generator,
  epochs=10,
  validation_data=validation_generator)

这是train_generator，验证生成器类似：

train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
        train_dir,
        target_size=(IMG_WIDTH, IMG_HEIGHT),
        batch_size=5)

我尝试获得形状：

for data_batch, labels_batch in train_generator:
    print('data batch shape:', data_batch.shape)
    print('labels batch shape:', labels_batch.shape)
    break

数据批次形状：(5, 192, 192, 3) 标签批次形状：(5, 3)

当我更改批量大小时，错误中的标签形状也会相应更改（批量大小为 3 时会出现标签形状 (9,) 的错误，例如，我有 3 个类）。但我担心它是由 train_generator 完成的，我能做些什么来解决这个问题吗？此外，当我从 train_generator 打印形状时，似乎是正确的。

这是模型，以防万一：

model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu',
                        input_shape=(IMG_WIDTH, IMG_HEIGHT, 3)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
for i in range(2):
  model.add(layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
  model.add(layers.MaxPooling2D((2, …