ロジットとラベルの最初の次元が同じでなければなりません

Question

テンソルフローとlstmを使用してkaggleでレシピジェネレータを作成しようとしています。しかし、私は完全にdimesionsに関連する何かにこだわっています。誰かが私を正しい方向に向けることができますか？

https://www.kaggle.com/pablocastilla/d/kaggle/recipe-ingredients-dataset/ingredients-recomender-using-lstm-with-tensorflow/run/1066831

本当にありがとうございました！

Answer 1

私はここでseq2seq.sequence_loss(logits, targets, weights)の実装からの抜粋は、あなたが、これだ

Answer 2

...問題は

training_batches[0][1] 

がリストではなくnumpy.arrayあり、それに応じcreate_datasetsを修正しなければならないことだと思いますあなたのコードで使用してください：

with ops.name_scope(name, "sequence_loss", [logits, targets, weights]): 
    num_classes = array_ops.shape(logits)[2] 
    logits_flat = array_ops.reshape(logits, [-1, num_classes]) 
    targets = array_ops.reshape(targets, [-1]) 
    if softmax_loss_function is None: 
     crossent = nn_ops.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(
labels=targets, logits=logits_flat) 

私はあなたが見るエラーは、そのコードの最後の行に由来していると思う。エラーメッセージは、わかりやすいものです。

InvalidArgumentError: logits and labels must have the same first dimension, got logits shape [8,6714] and labels shape [2]

Ie. logits_flatとtargetsの最初の次元のサイズは同じでなければなりません。これは直接seq2seq.sequence_lossへの入力に変換されます：targetsとlogits変数の最初の2つの次元は等しくなければなりません。したがって、2つの変数に同じ数のバッチを使用していないか、何らかの形でシーケンスの長さが変わっています（これは変です）。