我正在运行一个多类模型（总共有40个类），共2000个epoch。这个模型在第828个epoch之前一直很好地运行，但是在第829个epoch时出现了InvalidArgumentError（如下面的屏幕截图所示）。
以下是我用来构建模型的代码。
n_cats = 40
input_bow = tf.keras.Input(shape=(40), name="bow")
hidden_1 = tf.keras.layers.Dense(200, activation="relu")(input_bow)
hidden_2 = tf.keras.layers.Dense(100, activation="relu")(hidden_1)
hidden_3 = tf.keras.layers.Dense(80, activation="relu")(hidden_2)
hidden_4 = tf.keras.layers.Dense(70, activation="relu")(hidden_3)
output = tf.keras.layers.Dense(n_cats, activation="sigmoid")(hidden_4)
model = tf.keras.Model(inputs=[input_bow], outputs=output)
METRICS = [
tf.keras.metrics.Accuracy(name="Accuracy"),
tf.keras.metrics.Precision(name="precision"),
tf.keras.metrics.Recall(name="recall"),
tf.keras.metrics.AUC(name="auc"),
tf.keras.metrics.BinaryAccuracy(name="binaryAcc")
]
checkpoint_cb = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(
"my_keras_model.h5", save_best_only=True)
lr_schedule = tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay(initial_learning_rate=1e-2,
decay_steps=10000,
decay_rate=0.9)
adam_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=lr_schedule)
model.compile(loss="categorical_crossentropy",
optimizer="adam", metrics=METRICS)
training_history = model.fit(
(bow_train),
indus_cat_train,
epochs=2000,
batch_size=128,
callbacks=[checkpoint_cb],
validation_data=(bow_test, indus_cat_test))
请帮助我理解TensorFlow的这种行为。是什么导致了这个错误？我已经阅读了这篇文章和这篇文章，但在我的情况下，它们似乎都不是正确的解释。