为什么keras说我只有一个标签而不是三个

Question

我得到一个错误是 tensorflow/keras 说我只有一个输出，所以我应该在密集层有一个 (1) 而不是 (4)，我制作了一组标签

#goes through files and turns images into arrays
#going through each folder
for categories in os.listdir('train'):
    category = str('train/' + folder)
    #going through each file in folder
    for files in os.listdir(category):
        #creates file path
        filePath = category + '/' + files
        image = keras.preprocessing.image.load_img(filePath)
        imageArr = keras.preprocessing.image.img_to_array(image)
        features.append(imageArr)

# makes labels
# iterates over folders
for names in os.listdir('train'):
      label = 0
      #increment as value of current folder
      label += 1
      for files in os.listdir('train/' + names):
          #adds a number per label
          labels.append(label)

features = np.asarray(features)
labels = np.asarray(labels)


model = keras.Sequential()
model.add(Conv2D(30, (20, 20), input_shape=(600, 600, 3), activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(4, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy',
              optimizer='rmsprop',
              metrics=['accuracy'])

我得到的错误表明，当我知道我有 4 个时，我只有一个输出，因为当我打印“标签”时，我得到一系列从 1 到 4 的数字，是因为它们都在一个数组中吗？感谢您的帮助

错误：

ValueError: logits and labels must have the same shape ((None, 4) vs (None, 1))

Answer 1

您有 1 到 4 个范围内的标签，但每个图像有 1 个标签。您将损失指定为 binary_cross 熵。这意味着您的密集层中应该有 1 个神经元而不是 4 个。此外，您的标签在 1-4 范围内，它们应该在 0-3 范围内，因此在您的代码中 标签应该是

for names in os.listdir('train'):
      label = 0
      #increment as value of current folder      
      for files in os.listdir('train/' + names):
          #adds a number per label
          labels.append(label)
      label += 1