使用sparse_categorical_crossentropy
损失时,您的目标应该是 整数 目标。如果您有明确的目标,则应使用categorical_crossentropy
因此,您需要将标签转换为整数:
train_labels = np.argmax(train_labels, axis=1)
无法挤压dim [1],预期尺寸为1,得到2
使用sparse_categorical_crossentropy
损失时,您的目标应该是 整数 目标。如果您有明确的目标,则应使用categorical_crossentropy
因此,您需要将标签转换为整数:
train_labels = np.argmax(train_labels, axis=1)