Как определить переменную динамической формы при построении вычислительного графа с помощью Tensorflow 1.15

Информация о системе

  1. Написал ли я собственный код (в отличие от использования стандартного примера сценария, предоставленного в TensorFlow): Нет

  2. Платформа ОС и дистрибутив (например, Linux Ubuntu 16.04): Linux Ubuntu 18.04

  3. Мобильное устройство (например, iPhone 8, Pixel 2, Samsung Galaxy), если проблема возникает на мобильном устройстве:

  4. TensorFlow установлен из (исходного или бинарного): репозиторий Conda

  5. Версия TensorFlow (используйте команду ниже): 1.15

  6. Версия Python: 3.7.7

  7. Версия Bazel (при компиляции из исходников):

  8. Версия GCC/компилятора (при компиляции из исходников):

  9. Версия CUDA/cuDNN: 10.1

  10. Модель графического процессора и память: Tesla V100-SMX3-32GB

  11. Опишите текущее поведение

    tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Assign требует совпадения форм обоих тензоров. lhs shape= [] rhs shape= [1,1] [[{{переменная узла/назначение}}]]

Опишите ожидаемое поведение

Нет ошибок

Отдельный код для воспроизведения проблемы

import tensorflow as tf
import numpy as np
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]='0'

with tf.Session() as sess:
    v = tf.Variable(np.zeros(shape=[1,1]),shape=tf.TensorShape(None))
    sess.run(tf.global_variables_initializer())

Наблюдение: ошибка не появлялась, когда я использую нетерпеливый_execution_mode()

Код:

tf.enable_eager_execution()
v = tf.Variable(np.zeros([1,1]),shape=tf.TensorShape(None))
tf.print(v)
v.assign(np.ones([2,2]))
tf.print(v)

Выход:

[[0]]
[[1 1]
 [1 1]]

Ссылка на MWE: https://colab.research.google.com/gist/amahendrakar/3fe8345db4092d520246205be4b97948/41620.ipynb


python variables dynamic tensorflow eager-execution
person lengoanhcat    schedule 24.07.2020    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

Просто нужно включить переменную ресурса, так как поведение динамической формы доступно только для этого «обновленного» класса Variable.

import tensorflow as tf
import numpy as np
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]='0'
tf.compat.v1.enable_resource_variables()

with tf.Session() as sess:
    v = tf.Variable(np.zeros(shape=[1,1]),shape=tf.TensorShape(None))
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
person lengoanhcat    schedule 24.07.2020