大家能帮忙看一下这个tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits的输入都是几维的么？

大家能帮忙看一下这个tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits的输入都是几维的么？为什么看注释的话好像预测值和标签值维度是不一样的阿

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 这篇文章：坑爹啊，tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits坑了我好久 也许有你想要的答案，你可以看看
• 你还可以看下tensorflow参考手册中的 tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits
• 除此之外, 这篇博客: tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits 和 tf.contrib.legacy_seq2seq.sequence_loss_by_example 的联系与区别中的 1.2 tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或者直接跳转源博客中阅读:
  

  主要区别：与上边函数不同，输入 labels 不是 one-hot 格式所以会少一维
  函数输入：

  logits: [batch_size, num_classes]
  labels: [batch_size]
  logits和 labels 拥有相同的shape

  代码示例：

  import tensorflow as tf
  labels = [0,1,2] #只需给类的编号，从 0 开始
   
  logits = [[2,0.5,1],
            [0.1,1,3],
            [3.1,4,2]]
   
  logits_scaled = tf.nn.softmax(logits)
  result = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=labels, logits=logits)
   
  with tf.Session() as sess:
      print(sess.run(result))
  

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^