报错解决:InvalidArgumentError: Can not squeeze dim[1], expected a dimension of 1, got 101

晚上在使用tensorflow时报错如下:

Traceback (most recent call last):File "C:\Users\peter\Anaconda3\lib\site-packages\spyder_kernels\customize\spydercustomize.py", line 786, in runfileexecfile(filename, namespace)File "C:\Users\peter\Anaconda3\lib\site-packages\spyder_kernels\customize\spydercustomize.py", line 110, in execfileexec(compile(f.read(), filename, 'exec'), namespace)callbacks = [cp_callback])  # pass callback to trainingFile "C:\Users\peter\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\training.py", line 880, in fitvalidation_steps=validation_steps)File "C:\Users\peter\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\training_arrays.py", line 329, in model_iterationbatch_outs = f(ins_batch)File "C:\Users\peter\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\backend.py", line 3076, in __call__run_metadata=self.run_metadata)File "C:\Users\peter\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 1439, in __call__run_metadata_ptr)File "C:\Users\peter\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\errors_impl.py", line 528, in __exit__c_api.TF_GetCode(self.status.status))InvalidArgumentError: Can not squeeze dim[1], expected a dimension of 1, got 101[[{{node metrics/acc/Squeeze}}]][[{{node loss/dense_loss/broadcast_weights/assert_broadcastable/is_valid_shape/has_valid_nonscalar_shape/has_invalid_dims/concat}}]]

这个错误是因为TensorFlow的Y的标签必须只包括0,1,2等类索引,而不是像[1,0,0],[0,1,0],[0,0,1]这样的单一热编码。
转换代码如下:

import numpy as np
import tensorflow as tfdef change_to_right(wrong_labels):right_labels=[]for x in wrong_labels:for i in range(0,len(wrong_labels[0])):if x[i]==1:right_labels.append(i+1)return right_labelswrong_labels =np.array([[0,0,1,0], [0,0,1,0], [1,0,0,0],[0,1,0,0]])
right_labels =tf.convert_to_tensor(np.array(change_to_right(wrong_labels)))

报错解决:InvalidArgumentError: Can not squeeze dim[1], expected a dimension of 1, got相关推荐

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  2. Can not squeeze dim[1], expected a dimension of 1

    遇上如题所示问题,多半是因为使用了sparse_categorical_crossentropy作为损失函数 这会出现在分类问题中,这个激活函数要求如下: labels vector must pro ...

  3. tensorflow报错Can not squeeze dim[1], expected a dimension of 1, got n for解决办法

    这是因为tf的文档要求label必须是一个单独的值,而不是一个one-hot编码后像[1,0,0], [0,1,0], [0,0,1].的值.

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