标签：labels 函数 categorical keras 损失 encoding 报错 sparse crossentropy

出现报错logits and labels must have the same first dimension, got logits shape [32,4] and labels shape [128]，点开链接查看解决方法

报错原因：
发现我使用的label是one-hot encoding,所以不能使用sparse_categorical_crossentropy,必须使用
categorical_crossentropy 。但如果标签没有经过one-hot encoding，就可以使用sparse_categorical_crossentropy了

参考：
categorical_crossentropy 和 sparse_categorical_crossentropy的区别

标签：labels,函数,categorical,keras,损失,encoding,报错,sparse,crossentropy
来源： https://blog.csdn.net/weixin_45485072/article/details/122270805

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