Question

我正在用keras训练卷积模型。而且我遇到了两个我从未遇到过的错误，而且我无法在线找到解决方案。这是整个错误回溯输出：

警告：在标志解析之前记录到stderr。 W0617 03：18：36.916876 139928036104064 deprecation_wrapper.py:119]来自 /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/backend/tensorflow_backend.py:74：名称tf.get_default_graph已弃用。请用改为使用tf.compat.v1.get_default_graph。
W0617 03:18:36.956070 139928036104064 deprecation_wrapper.py:119] From
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/backend/tensorflow_backend.py:517：不推荐使用名称tf.placeholder。请用改为使用tf.compat.v1.placeholder。
W0617 03:18:36.965062 139928036104064 deprecation_wrapper.py:119] From
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/backend/tensorflow_backend.py:4185：名称tf.truncated_normal已弃用。请用改为tf.random.truncated_normal。
W0617 03:18:37.005445 139928036104064 deprecation_wrapper.py:119] From
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/backend/tensorflow_backend.py:174：名称tf.get_default_session已弃用。请用改为使用tf.compat.v1.get_default_session。
W0617 03:18:37.006534 139928036104064 deprecation_wrapper.py:119] From
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/backend/tensorflow_backend.py:181：不推荐使用名称tf.ConfigProto。请用而是使用tf.compat.v1.ConfigProto。
W0617 03:18:39.945574 139928036104064 deprecation_wrapper.py:119] From
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/backend/tensorflow_backend.py:1834：不推荐使用名称tf.nn.fused_batch_norm。请用而不是tf.compat.v1.nn.fused_batch_norm。
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/ipykernel_launcher.py:19: UserWarning: Update your `Model` call to the Keras 2 API:
Model(inputs=Tensor("in..., outputs=Tensor("ac...) W0617 03：18：40.237022 139928036104064 deprecation_wrapper.py:119]来自/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/optimizers.py:790：不推荐使用名称tf.train.Optimizer。请用改为使用tf.compat.v1.train.Optimizer。
W0617 03:18:40.366632 139928036104064 deprecation.py:323] From /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/ops/math_grad.py:1250:
add_dispatch_support..wrapper（来自   tensorflow.python.ops.array_ops）已弃用，并将在   未来版本。       更新说明：       在2.0中使用tf.where，其广播规则与np.where相同       _________________________________________________________________       图层（类型）输出形状参数＃
      ================================================== ===============       input_1（InputLayer）（无，28，28，1）0
      _________________________________________________________________       conv2d_1（Conv2D）（无，28、28、36）180
      _________________________________________________________________       batch_normalization_1（批次（无，28、28、36）144
      _________________________________________________________________       activation_1（激活）（无，28、28、36）0
      _________________________________________________________________       conv2d_2（Conv2D）（无，28、28、18）2610
      _________________________________________________________________       batch_normalization_2（批次（无，28、28、18）72
      _________________________________________________________________       activation_2（激活）（无，28、28、18）0
      _________________________________________________________________       conv2d_3（Conv2D）（无，28、28、9）657
      _________________________________________________________________       batch_normalization_3（批次（无，28、28、9）36
      _________________________________________________________________       activation_3（激活）（无，28、28、9）0
      _________________________________________________________________       flatten_1（Flatten）（无，7056）0
      _________________________________________________________________       density_1（Dense）（None，345）2434665
      _________________________________________________________________       activation_4（激活）（无，345）0
      ================================================== ===============       参数总计：2,438,364       可训练的参数：2,438,238       不可训练参数：126       _________________________________________________________________       训练3450000个样本，验证345000个样本       时代1/100       -------------------------------------------------- -------------------------       TypeError跟踪（最近一次通话）        getitem 中的/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tables/array.py（自已，密钥）           660＃首先，尝试常规选择       -> 661 startl，stopl，stepl，shape = self._interpret_indexing（key）           662 arr = self._read_slice（startl，stopl，stepl，shape）
7 frames
TypeError: Non-valid index or slice: [1484419, 2231123, 3092786, 1496830, 493122, 736949, 1199629, 328357, 931000, 2946100, 415877,
1421951、3421223、2238167、2940723、1437219、1839514、2746665， 3359532，3268348]
During handling of the above exception, another exception occurred:

ValueError                                Traceback (most recent call last)
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tables/leaf.py in _point_selection(self, key)
    579             # handle negative indices
    580             idx = coords < 0
--> 581             coords[idx] = (coords + self.shape)[idx]
    582 
    583             # bounds check

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (20,) (4,)

训练数据的形状为（3450000、28、28、1），训练标签的形状为（3450000、345）。我以前训练过类似的模型，但从未遇到过这样的错误，例如无效的索引切片和操作数不能一起广播。我正在使用Google Colab进行培训。培训代码为：

def create_model():
  inp = Input((28,28,1))
  conv1 = Conv2D(36,(2,2),padding="same",kernel_initializer="glorot_normal")(inp)
  batch1 = BatchNormalization()(conv1)
  act1 = Activation("relu")(batch1)

  conv2 = Conv2D(18,(2,2),padding="same",kernel_initializer="glorot_normal")(act1)
  batch2 = BatchNormalization()(conv2)
  act2 = Activation("relu")(batch2)

  conv3 = Conv2D(9,(2,2),padding="same",kernel_initializer="glorot_normal")(act2)
  batch3 = BatchNormalization()(conv3)
  act3 = Activation("relu")(batch3)

  out = Flatten()(act3)
  out = Dense(345)(out)
  out = Activation("softmax")(out)

  model = Model(input = inp, output = out)
  adm = optimizers.Adagrad(lr=0.02)
  model.compile(optimizer=adm,loss="categorical_crossentropy",metrics=['accuracy'])
  model.summary()

  return model

if __name__ == "__main__":
  model = create_model()
  history = model.fit(x = train_X, y = train_Y, batch_size = 20, epochs = 100, validation_data = (eval_X, eval_Y))

Answer 1

将其添加到代码开头指定TensorFlow版本，因为colab中的默认版本现在是Tensorflow V2.0

％tensorflow_version 1.x

将tensorflow导入为tf

print（tf。版本）

使用keras训练模型时发生TypeError和ValueError

1 个答案: