训练时候的bug----ValueError: slice index 2 of dimension 0 out of bounds

原创于 2019-06-17 16:35:15 发布 · 1w 阅读

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博客指出TensorFlow出现'slice index 2 of dimension 0 out of bounds'错误，包括InvalidArgumentError和ValueError。解决方案强调问题多因参数不匹配，如导入模型时与训练时参数不一致，或生成参数量长度和使用时不匹配，需检查参数维度。

部署运行你感兴趣的模型镜像

出现问题：

tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: slice index 2 of dimension 0 out of bounds. for 'strided_slice_2' (op: 'StridedSlice') with input shapes: [2], [1], [1], [1] and with computed input tensors: input[1] = <2>, input[2] = <3>, input[3]

ValueError: slice index 2 of dimension 0 out of bounds. for 'strided_slice_2' (op: 'StridedSlice') with input shapes: [2], [1], [1], [1] and with computed input tensors: input[1] = <2>, input[2] = <3>, input[3] = <1>.

解决方案：

会出现这种问题，一般都是参数问题。参数不匹配，一定要检查参数的维度。

１、如导入模型的时候，与训练的时候模型参数不一致

２、可能你生成的参数量长度为２，但是你用这个参数的时候却用了其他的数量。比如我这里的shape=[4]。是根据我的augs来的，都是四个，所以才生成四个长度。如若你在更改的时候，这数字不匹配，就会出现这种问题。