tf.nn.in_top_k的输入尺寸

Question

我正在遵循有关in_top_k的TF文档：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/in_top_k，其中指出targets应该是batch size的向量

尽管如此，我不断收到以下错误提示：

  

InvalidArgumentError（请参阅上面的回溯）：目标必须是   一维            [[节点：in_top_k / InTopKV2 = InTopKV2 [T = DT_INT32，_device =“ / job：localhost /副本：0 / task：0 / device：CPU：0”]（Cas t_2 / _4305，sub / _4307，in_top_k / InTopKV2 / k）]]

在我的情况下，我的predictions和targets输入具有以下形状：

• 预测：Tensor("Cast_2:0", shape=(128, 1000), dtype=float32, device=/device:GPU:0)
• 目标：Tensor("sub:0", shape=(128,), dtype=int32, device=/device:GPU:0)

从我的理解来看，targets标签仍然有些问题，尽管使用了tf.reshape或tf.squeeze的不同组合，但我似乎找不到错误的出处。有什么办法可以解决此问题？