我正在按照TensorFlow的基础分类示例进行操作，使用的是”入门”文档中提供的Keras API。按照教程中的步骤进行时一切正常，但如果我将损失函数从sparse_categorical_crossentropy更改为categorical_crossentropy，下面的代码：
model = keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu), keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)])model.compile(optimizer=tf.train.AdamOptimizer(), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)在训练/拟合步骤中会出现以下错误：
ValueError: Error when checking target: expected dense_1 to have shape (10,) but got array with shape (1,)关于损失函数的文档并没有详细说明预期的输入和输出。显然这里存在维度问题，但如果有专家能详细解释一下，是什么导致这种损失函数或其他任何损失函数引发这个ValueError呢？
回答：
sparse_categorical_crossentropy损失函数期望提供的标签是整数，如0、1、2等，每个整数表示一个特定的类别。例如，类别0可能表示狗，类别1可能表示猫，类别2可能表示狮子。另一方面，categorical_crossentropy损失函数使用独热编码的标签，如[1,0,0]、[0,1,0]、[0,0,1]，其中1的索引表示样本的类别。例如，[0,0,1]表示该样本属于类别2（即狮子）。此外，在分类模型的背景下，由于输出通常是通过softmax层输出的概率分布，这种形式的标签也对应于一个概率分布，与模型的输出相匹配。同样，[0,0,1]表示我们以1的概率知道这个样本属于类别2。
sparse_categorical_crossentropy几乎是使用categorical_crossentropy作为损失函数的一种便捷方式，其中Keras（或其后端）会在内部处理整数标签，而你不需要手动将标签转换为独热编码形式。然而，如果你提供的标签已经是独热编码的，那么你必须使用categorical_crossentropy作为损失函数。
你可能还对这个回答感兴趣，我在其中简要解释了激活函数和损失函数以及在不同类型分类任务中使用的标签格式。
