我刚刚发布了关于同一代码的另一个问题，但由于我对所做的事情知之甚少，进展极其缓慢。之前问题的链接在这里：Keras ValueError: 没有为任何变量提供梯度

我目前正在尝试运行我的模型，以便对5000个不同的2D numpy数组事件进行分类，这些数组的尺寸为29×29。

我这样定义我的神经网络：

inputs = keras.Input(shape=(29,29,1))x=inputsx = keras.layers.Conv2D(16, kernel_size=(3,3), name='Conv_1')(x)x = keras.layers.LeakyReLU(0.1)(x)      x = keras.layers.MaxPool2D((2,2), name='MaxPool_1')(x)x = keras.layers.Conv2D(16, kernel_size=(3,3), name='Conv_2')(x)x = keras.layers.LeakyReLU(0.1)(x)x = keras.layers.MaxPool2D((2,2), name='MaxPool_2')(x)x = keras.layers.Conv2D(32, kernel_size=(3,3), name='Conv_3')(x)x = keras.layers.LeakyReLU(0.1)(x)x = keras.layers.MaxPool2D((2,2), name='MaxPool_3')(x)x = keras.layers.Flatten(name='Flatten')(x)x = keras.layers.Dense(64, name='Dense_1')(x)x = keras.layers.ReLU(name='ReLU_dense_1')(x)x = keras.layers.Dense(64, name='Dense_2')(x)x = keras.layers.ReLU(name='ReLU_dense_2')(x)outputs = keras.layers.Dense(4, activation='softmax', name='Output')(x)model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs, name='VGGlike_CNN')model.summary()keras.utils.plot_model(model, show_shapes=True)OPTIMIZER = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=LR_ST)model.compile(optimizer=OPTIMIZER,              loss='categorical_crossentropy',              metrics=['accuracy'],              run_eagerly=False)def lr_decay(epoch):  if epoch < 10:    return LR_ST  else:    return LR_ST * tf.math.exp(0.2 * (10 - epoch))lr_scheduler = keras.callbacks.LearningRateScheduler(lr_decay)model_checkpoint = keras.callbacks.ModelCheckpoint(        filepath='mycnn_best',        monitor='val_accuracy',        save_weights_only=True,         save_best_only=True,        save_freq='epoch')callbacks = [ lr_scheduler, model_checkpoint ]    print('X_train.shape = ',X_train.shape)history = model.fit(X_train, Y_train epochs=50,                    validation_data=X_test, shuffle=True, verbose=1,                    callbacks=callbacks)

现在它给我报错：ValueError: 形状 (32, 2) 和 (32, 4) 不兼容。

我想对每个事件进行分类，判断它们具有1、2、3或4个簇，但在处理复杂问题之前，我使用的是我知道只有1个簇的事件，因此每个事件的标签都是1。

所有这些让我觉得问题出在我的输出层有4个神经元，但我真的不知道这是不是真的，我也不知道如何调试代码。

如果有人能帮助我，我将非常感激。

回答：

问题出在你的标签形状和模型输出形状之间的差异。由于你使用了categorical_crossentropy，并且输出层有4个单元，你的模型期望标签是以独热编码形式的，并且是长度为4的向量。然而，你的标签是长度为2的向量。因此，如果你的标签是整数，你可以这样做

Y_train = tf.one_hot(Y_train, 4)

结果的形状将是(5000, 4)。