ValueError: Shapes (None, 1) and (None, 2) are incompatible

本人，在使用tf2.4做文本二分类的时候出现一个错误：
ValueError: Shapes (None, 1) and (None, 2) are incompatible
中文是：ValueError:形状(无，1)和(无，2)不兼容

代码如下：

'''构造LSTM网络'''
    def build_lstm_model(self):
        model = Sequential()
        model.add(LSTM(32, return_sequences=True, input_shape=(self.max_length, self.embedding_size)))
        model.add(LSTM(32, return_sequences=True))
        model.add(LSTM(32))  
        model.add(Dense(2, activation='softmax'))
        model.compile(loss='categorical_crossentropy',
                      optimizer='rmsprop',
                      metrics=['accuracy'])

        return model

解决方法：
从文档中: https://keras.io/layers/recurrent/

LSTM层需要 3D张量的形状(batch_size，时间步长，input_dim).

model.add(Dense(2, activation=‘softmax’))-这表明您正在执行多类分类.

因此，您需要将y_train和y_test进行一次热编码.这意味着它们必须具有尺寸(number_of_samples, 2)，其中2表示类数.

您需要对它们应用tensorflow.keras.utils.to_categorical.

y_train = to_categorical(y_train, 2)
y_test = to_categorical(y_test, 2)