valueerror: shapes (none, 1) and (none, 6) are incompatible

我在实验使用tensorflow实现图片分类，试图训练一个VGG19模型。

vgg = tf.keras.applications.VGG19(weights=imagenet, include_top=False, pooling=max)
vgg.trainable = False
tf_vgg_model = tf.keras.Sequential([
    vgg,
    tf.keras.layers.Dense(6)
])
tf_vgg_model.build(input_shape=(None, IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH, 3))
tf_vgg_model.summary()
early_stopping = tf.keras.callbacks.EarlyStopping(
    monitor=val_loss,
    patience=3,
    min_delta=0.001
)
tf_vgg_model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=0.001),
               loss=tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=True),
               metrics=[accuracy])
# 训练模型
history = tf_vgg_model.fit(data_train, validation_data=data_val,
                           batch_size=BATCH_SIZE, validation_freq=1,
                           epochs=EPOCHS, callbacks=[early_stopping])

但训练模型的过程中，遇到了一个错误： ValueError: Shapes (None, 1) and (None, 50) are incompatible 开始我以为是数据某个地方设置错了，导致形状不兼容。但是反复查看了数据处理的代码，并没有发现存在问题。最后发现实际上是因为compile中的loss参数设置错误。

tf_vgg_model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=0.001),
               loss=tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=True),
               metrics=[accuracy])

由于我的label目标是数字编码，因此只需将tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy更改为tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy：

tf_vgg_model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=0.001),
               loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
               metrics=[accuracy])

此错误的原因是CategoricalCrossentropy是适用于目标是 one-hot 编码，而SparseCategoricalCrossentropy才是适用于数字编码目标。