プールから完全接続への移行：ロットとラベルの最初の次元は同じでなければなりません

Question

私はテンソルフローから始めていますが、解決できない問題がいくつかあります。

私はいくつかのアルゴリズムを使ってそれらを予測するための画像のバッチを入力し始めましたが、形状にはいくつかの問題があります。

GIST：https://gist.github.com/anonymous/5140ee46b1036742c26f3b050ec0a7d9

私はn_inputs = 63360がライン36

に正しいおそらく私は画像のバッチを変換する必要がにプールされた場合は、エラーがライン53上で、私はわからないんだと思います完全に接続されたレイヤー。

エラーは次のとおりです。tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: logits and labels must have the same first dimension, got logits shape [1,2] and labels shape [2] [[Node:loss/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits = SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits[T=DT_FLOAT, Tlabels=DT_INT32, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](dnn/fully_connected_2/BiasAdd, _arg_Placeholder_1_0_1)]]

しかし、私はいくつかの重要なステップを欠けていると思います。

Answer 1

問題は形状の不一致が原因です。ロットやラベルは、形状が一致するように変形することができます。例えば

：

logits = tf.reshape(logits, [-1]) 
xentropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=logits))