从tfrecords解码等级5张量产生“ CopyElementToLargerSlice未处理等级：5”

Question

我目前正在TensorFlow版本1.4.0中尝试解码长度为tf.string()的{​​{1}}类型的序列特征，形状为FixedLenSequenceFeature，形状为（无，无，120、160、7）。我正在使用填充的批次和tf.parse_single_sequence_example()，但是从tf.data.TFRecordDataset采样批次时，出现以下错误：

Unimplemented: CopyElementToLargerSlice Unhandled rank: 5

并进一步：

[[Node: IteratorGetNext = IteratorGetNext[output_shapes=[[?,?,120,160,3], [?], [?], [?,?,3], [?,?,120,160,3], [?], [?], [?,?,?,120,160,7], [?,?,?,3], [?,?,?,3], [?,?,120,160]], output_types=[DT_INT16, DT_INT64, DT_INT64, DT_DOUBLE, DT_INT16, DT_INT64, DT_INT64, DT_INT16, DT_DOUBLE, DT_DOUBLE, DT_INT16], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0"](Iterator)]]

以这种方式处理等级5张量似乎没有实现。预计什么时候可以实施？

谢谢

Answer 1

事实证明，从TensorFlow version 1.4.0升级到version 1.12.0解决了该问题。