ValueError：形状（10000，11）和（10000，1）不兼容Tensorflow

Question

我已经看到此错误，但是，我不确定如何解决此问题。 我的所有代码和数据集的仓库：https://github.com/itisyeetimetoday/reggression

regressor = skflow.DNNRegressor(feature_columns=feature_columns,
            label_dimension=11,
            hidden_units=hidden_layers,
            model_dir=MODEL_PATH,
            dropout=dropout,
            config=test_config,
            activation_fn = tf.nn.relu,
            optimizer  = tf.compat.v1.train.AdamOptimizer(learning_rate = learning_rate)

但是，上面的行会生成此错误：ValueError：形状（10000，11）和（10000，1）不兼容

从技术上讲，拟合线会出现错误，但是可以解决该错误的模型参数。我尝试将尺寸更改为10以防TensorFlow从0开始，但这没有用。如何解决错误？谢谢。

Answer 1

ValueError: Shapes (batch, 11) and (batch, 1) are incompatible

错误表明模型期望输出形状为（10000，11），而真正的标签形状为（10000，1）。因此，您必须更改label_dimension=1。

regressor = skflow.DNNRegressor(feature_columns=feature_columns,
            label_dimension=1,
            hidden_units=hidden_layers,
            model_dir=MODEL_PATH,
            dropout=dropout,
            config=test_config,
            activation_fn = tf.nn.relu,
            optimizer  = tf.compat.v1.train.AdamOptimizer(learning_rate = learning_rate)

如果有11个输出节点，则应将训练数据集标签的维数从1更改为11。