在TF1训练中使用的NumPy数组-在TF2中，Keras的准确性低得多

Question

我的喀拉拉邦神经网络表现良好。现在，随着Tensorflow 2的弃用，我不得不重写模型。现在，它给了我更差的准确性指标。

我怀疑tf2希望您使用其数据结构来训练模型，并且给出了如何从Numpy转换为tf.data.Dataset here的示例。

我做到了：

train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X_train_deleted_nans, y_train_no_nans))
train_dataset = train_dataset.shuffle(SHUFFLE_CONST).batch(BATCH_SIZE)

一旦训练开始，我会收到以下警告错误：

2019-10-04 23:47:56.691434: W tensorflow/core/common_runtime/base_collective_executor.cc:216] BaseCollectiveExecutor::StartAbort Out of range: End of sequence
     [[{{node IteratorGetNext}}]]

Answer 1

在创建.repeat()的过程中附加tf.data.Dataset解决了我的错误。就像duysqubix在雄辩的解决方案中建议的那样：

https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/32817#issuecomment-539200561