Error in LSTM nlp multiclass model :- ValueError: Shapes (None, 1) and (None, 3) are incompatible

我正在开发一个电子邮件分类器（使用 Tensorflow 和 keras），我自己为它创建了一个数据集。它有 3 个类 - spam、feedback/advice 和 complaint。当我拟合模型时出现错误：ValueError: Shapes (None, 1) and (None, 3) are incompatible。我读了一些关于它的答案，说我需要在我的训练和验证数据 (X_train, X_val, Y_train, Y_val) 上使用 to_categorical()。但这也会产生新的错误，例如轴错误，更常见的是我在 colab 上的会话崩溃。我很困惑，请帮忙：

我的代码： https://colab.research.google.com/drive/1GWMx1p9XhQjbC-CD5CQsVpVIn4jvxG6m?usp=sharing

我的数据集： https://www.kaggle.com/ayaanmustafa/email-classification

查看我的回答。简而言之，将您的目标变量转换为一个热变量。它的形状是 (batch_size, 1) 应该是 (batch_size, 3)

Error in LSTM nlp multiclass model :- ValueError: Shapes (None, 1) and (None, 3) are incompatible

Error in LSTM nlp multiclass model :- ValueError: Shapes (None, 1) and (None, 3) are incompatible

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