Блог

Я пытаюсь обучить нейронную сеть выполнять многоклассовую классификацию для каждого символа предоставленного текста. Это код, который я использую:

 xtrain = tf.ragged.constant(list(training['encoded_text']), dtype=tf.int64) ytrain = tf.ragged.constant(list(training['labels']), dtype=tf.bool)  model = tf.keras.Sequential() model.add(tf.keras.layers.Input(shape=[None], dtype=tf.int64, ragged=True) model.add(tf.keras.layers.Embedding(len(vocab),8)) model.add(tf.keras.layers.Bidirectional(layer.GRU(SIZE)) model.add(tf.keras.layers.Dense(n_labels, activation=tf.nn.elu))  model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001), loss=tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=True))  history = model.fit(xtrain,ytrain)  

Не уверен, почему я получаю ошибку, глядя на обратную трассировку ошибок, которая появляется во время _ragged_tensor_categorical_crossentropy