关于logits and labels must have the same first dimension, got logits shape [128,10] and labels shape报错

1.
2.我这个问题遇到的原因是在搭建层的时候，最后的全连接层出了问题：如图所示：

最后的输出是这个样子的：

所以正确的应该是这样的：加上一个全局平均池化层：将维度从[None,4,4,512] => [None,512]这个样子

以上错误的改正，但是这里需要注意几个问题，全局平均池化层的功能，还有就是如下图进行编译的这个地方损失函数的选择：

（1）需要了解的第一个问题就是：全局平均池化层的功能。可以看以下这位博主的文章：
https://blog.csdn.net/weixin_42670810/article/details/120061091
（2）一些损失函数的功能，应该怎么样选择，以下给出的损失函数只是其中的一个部分，想要了解更多，可以看大佬的博文。
CategoricalAccuracy（分类准确率，与Accuracy含义相同，要求y_true(label)为onehot编码形式）；
SparseCategoricalAccuracy (稀疏分类准确率，与Accuracy含义相同，要求y_true(label)为序号编码形式)；
SparseTopKCategoricalAccuracy (稀疏多分类TopK准确率，要求y_true(label)为序号编码形式)；
CategoricalCrossentropy是适用于目标是 one-hot 编码；
而SparseCategoricalCrossentropy是适用于数字编码目标；

关于以上的那个错误，也许只是我的上面出现了问题，但是也有可能是其他的地方的问题，我只是例举了我的改进方案，还有很多的改进方案。反正归根到底都是那个维度不匹配的问题，特别是在使用tf.reshape()这个进行维度变换的时候。

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