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SparseCategoricalAccuracy() (1)
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솜씨좋은장씨
[TF2.0] MNIST - ValueError: Shapes (32, 10) and (32, 1) are incompatible 해결 방법
MNIST 데이터를 활용하여 손글씨 분류를 해보기 위해서 Tensorflow 2.0을 활용하여 모델을 만들고 model.fit을 실행하였는데 ValueError: Shapes (32, 10) and (32, 1) are incompatible 위와 같은 에러가 발생하였습니다. 처음에는 데이터 전처리를 잘못한 것으로 생각하다가 아무리 봐도 데이터 전처리에 있어서는 문제가 없어 보여서 찾아보니 sparse_categorical_crossentropy를 loss사용하여 model을 compile할 때 metrics 에서 충돌이 일어나 발생하는 문제였습니다. 해결 방법은 아래와 같습니다. 에러가 발생하던 compile 방법 model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(..
머신러닝 | 딥러닝/TensorFlow | Keras
2020. 6. 28. 13:24
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