tensorflow-tf。confusion\u matrix()抛出错误值错误:形状(2,2048,2)必须具有秩2

我试图确定我的神经网络模型的混淆矩阵 是使用google tensorflow用python编写的。 通过使用这段代码:

cm = tf.zeros(shape=[2,2], dtype=tf.int32)

for i in range(0, validation_data.shape[0], batch_size_validation):
    batched_val_data = np.array(validation_data[i:i+batch_size_validation, :, :], dtype='float')
    batched_val_labels = np.array(validation_labels[i:i+batch_size_validation, :], dtype='float')

    batched_val_data = batched_val_data.reshape((-1, n_chunks, chunk_size))            

    _acc, _c, _p = sess.run([accuracy, correct, pred], feed_dict=({x:batched_val_data, y:batched_val_labels}))

    #batched_val_labels.shape ==> (2048, 2)
    #_p.shape                 ==> (2048, 2)
    #this piece of code throws the error!
    cm = tf.confusion_matrix(labels=batched_val_labels, predictions=_p)

我得到以下错误: ValueError:形状(2,2048,2)必须具有等级2

至少您应该知道验证标签的数组 Batch\u val\u标签 是一个 一个热阵列 。 有人能帮我吗?提前感谢!