当我运行以下代码时：
model = Sequential()
model.add(Conv2D(64,(3,3),input_shape = X.shape[1:],data_format = "channels_last"))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPool2D(pool_size = (2,2)))
model.add(Conv2D(64,(3,3)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPool2D(pool_size=(2,2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dense(1))
model.add(Activation('sigmoid'))
model.compile(optimizer = 'adam',loss = 'binary_crossentropy',metrics = ['accuracy'])
model.fit(X, y, batch_size=32, epochs=1,
validation_split=0.3)
我得到：
InvalidArgumentError跟踪（最近的调用） 最后）在（） 3 batch_size = 32， 4个纪元= 1， ----> 5validation_split = 0.3）
〜\ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ keras \ engine \ training.py 适合（自我，x，y，batch_size，时代，冗长，回调， validate_split，validation_data，随机播放，class_weight， sample_weight，initial_epoch，steps_per_epoch，validation_steps， ** kwargs）1361 initial_epoch = initial_epoch，1362 steps_per_epoch = steps_per_epoch， -> 1363 validate_steps = validation_steps）1364 1365 def评估（自身，
〜\ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ keras \ engine \ training_arrays.py 在fit_loop中（模型，输入，目标，sample_weights，batch_size， 时代，冗长，回调，val_inputs，val_targets， val_sample_weights，随机播放，callback_metrics，initial_epoch， steps_per_epoch，validation_steps） 262 ins_batch [i] = ins_batch [i] .toarray（） 263 -> 264次出局= f（ins_batch） 265如果不是isinstance（outs，list）： 266次= [失败]
〜\ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ keras \ backend.py在 呼叫（（自我，输入）2910 feed_symbols！= self._feed_symbols或self.fetches！= self._fetches或2911
会话！= self._session）： -> 2912 self._make_callable（feed_arrays，feed_symbols，symbol_vals，session）2913 2914已获取= self._callable_fn（* array_vals）〜\ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ keras \ backend.py在 _make_callable（自己，feed_arrays，feed_symbols，symbol_vals，会话）2855 callable_opts.target.append（self.updates_op.name）2856
创建可调用对象。
-> 2857 callable_fn =会话。_make_callable_from_options（callable_opts）2858＃缓存 与生成的callable相对应的参数，使2859
我们可以检测到将来的不匹配项并刷新可调用项。
〜\ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ client \ session.py在 _make_callable_from_options（self，callable_options）1412“”“ 1413 self._extend_graph（） -> 1414返回BaseSession._Callable（self，callable_options）1415 1416
〜\ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ client \ session.py在 init （（自身，会话，可调用选项）1366）出现错误。raise_exception_on_not_ok_status（）的状态为：1367
self._handle = tf_session.TF_SessionMakeCallable（ -> 1368 session._session，options_ptr，状态）1369最后：1370 tf_session.TF_DeleteBuffer（options_ptr）〜\ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ framework \ errors_impl.py 在退出（自身，type_arg，value_arg，traceback_arg）中 517无，无， 第518节 -> 519 c_api.TF_GetCode（self.status.status）） 520＃从内存中删除基础状态对象，否则它保持活动状态 521＃因为由于以下原因而从追溯中引用了状态信息
InvalidArgumentError：默认MaxPoolingOp仅支持NHWC 设备类型CPU [[Node：max_pooling2d_2 / MaxPool = MaxPoolT = DT_FLOAT， _class = [“ loc：@ training_3 / Adam / gradients / max_pooling2d_2 / MaxPool_grad / MaxPoolGrad”]， data_format =“ NCHW”，ksize = [1，1，2，2]，padding =“ VALID”，步幅= [1， 1，2，2]， _device =“ / job：localhost /副本：0 /任务：0 /设备：CPU：0”]]
我也在使用4GB RAM CPU。我只跑了一个纪元。这与内存有关吗？