首先，这不是我的代码。我只是对其进行了修改，使其能够在TPU上训练。原作者在这里：链接。我在协作笔记本的GPU加速运行环境中能够运行它，但在使用TPU加速运行环境时它似乎会出错。

这是我的笔记本。它只给我一个错误，指出激活函数的大小不正确。

ValueError: Error when checking target: expected activation_21 to have shape (1,) but got array with shape (205,)

我非常感谢任何帮助，因为我已经花了大约3个小时在调试上。

回答：

由于您对标签进行了独热编码，因此它们不是稀疏的，您需要使用’categorical_accuracy’作为度量标准：

model.compile(..., metrics=['categorical_accuracy'])

或者更简洁地使用’accuracy’，让Keras根据所使用的损失函数推断出正确的度量标准（在这种情况下，将使用'categorical_accuracy'，因为您使用categorical_crossentropy作为损失函数）：

model.compile(..., metrics=['accuracy'])