InvalidArgumentError 同时使用 VGG16 进行微调，输入形状为 (192,192,3)

问题描述

我使用的是多模态 MR 图像数据集。我不明白是什么导致了训练期间出现此错误：

InvalidArgumentError:  logits and labels must have the same first dimension,got logits shape [64,4] and labels shape [9437184]    
sparse_categorical_crossentropy/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits 

我的代码：

conv_base=VGG16(weights='imagenet',include_top=False,input_shape=(192,192,3))
model.add(conv_base)
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(512,activation='relu'))
model.add(layers.Dropout(0.5))
model.add(layers.Dense(4,activation= 'softmax'))
model.compile(optimizer=optimizers.Adam(lr=3e-5),loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=['acc'])
h=model.fit(X_train,Y_train,batch_size=64,epochs=1,verbose=1,validation_data=(X_val,Y_val))

X_train 的形状是 (162,3)。

Y_train 的形状是 (162,4)。

解决方法

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