Question

我在Google Colab上使用TF 2.0。我从大多数代码中复制了Tensorflow“加载CSV数据”教程，并为我的培训和eval / test csv文件更改了一些配置变量。运行它时，出现了此错误（仅显示最后一帧，完整输出为here：

在

NUMERIC_FEATURES = ['microtime', 'dist']

packed_train_data = raw_train_data.map(
    PackNumericFeatures(NUMERIC_FEATURES))

packed_test_data = raw_test_data.map(
    PackNumericFeatures(NUMERIC_FEATURES))

出

/tensorflow-2.0.0/python3.6/tensorflow_core/python/autograph/impl/api.py in wrapper(*args, **kwargs)
    235       except Exception as e:  # pylint:disable=broad-except
    236         if hasattr(e, 'ag_error_metadata'):
--> 237           raise e.ag_error_metadata.to_exception(e)
    238         else:
    239           raise

KeyError: in converted code:

    <ipython-input-19-85ea56f80c91>:6 __call__  *
        numeric_features = [features.pop(name) for name in self.names]
    /tensorflow-2.0.0/python3.6/tensorflow_core/python/autograph/impl/api.py:396 converted_call
        return py_builtins.overload_of(f)(*args)

    KeyError: 'dist'

Answer 1

当签名包含用户代码中可能发生的错误时，将使用“转换后的代码”。在这种情况下，以下类似内容是相关的：

    <ipython-input-19-85ea56f80c91>:6 __call__  *
        numeric_features = [features.pop(name) for name in self.names]

该错误消息缺少一些关键信息，我们应该对其进行纠正，但是它建议调用features.pop(name)会引发KeyError，因此很可能features中缺少该密钥。

在Tensorflow教程中打包带有数字功能的数据时出现“ KeyError：转换后的代码中”

1 个答案: