Tensorfow 2.0.0-alpha0でテキスト生成モデル（RNN）を実行しています。モデルをフィッティングすると損失メトリックが得られますが、精度を挿入すると次のエラーが発生します。
InvalidArgumentError：互換性のない形状：[64]と[64,200]
[[{{nodemetrics_4 / accuracy / Equal}}]] [Op：__ inference_keras_scratch_graph_6491]
単一のバッチで精度を手動で定義しようとしました（事前トレーニング）：
def loss(labels, logits):
return tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(labels, logits, from_logits=True)
def accuracy(labels, logits):
return tf.keras.metrics.sparse_categorical_accuracy(labels,l ogits)
example_batch_loss = loss(target_example_batch, example_batch_predictions)
example_batch_acc = accuracy(target_example_batch, example_batch_predictions)
print("Prediction shape: ", example_batch_predictions.shape, " # (batch_size, sequence_length, vocab_size)")
print("Loss: ", example_batch_loss.numpy().mean())
print("Accuracy: ", example_batch_acc.numpy().mean())
出力は次のとおりです。
予測形状：（64、200、34）＃（batch_size、sequence_length、vocab_size）損失：3.5263805精度：0.01265625
それから私は続いた：
optimizer = tf.keras.optimizers.RMSprop(lr=lr)
model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss, metrics =['accuracy'])
history = model.fit(dataset, epochs=epochs, callbacks[checkpoint_callback])
上記のエラーが発生しました（損失は正常に機能します）。コンパイル内で「accuracy = accure」を試してみると、次のようになります。
raise ValueError（ 'セッションキーワード引数は、熱心な実行中はサポートされていません。渡されました：％s'％（kwargs、））
何か考え/提案はありますか？
accuracyはの標準的な引数ではありませんModel.fit-それは受け入れられ、グラフモードで**kwargs渡されsession.runます。試してみてくださいmetrics=[accuracy]。
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