Graph execution error: Detected at node ‘sparse_categorical_crossentropy/SparseSoftmaxCrossEntropyW

最新推荐文章于 2024-09-16 15:07:57 发布
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分类专栏： keras 文章标签： keras
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错误：Graph execution error: Detected at node 'sparse_categorical_crossentropy/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits' defined at (most recent call last):

实际上是损失函数的问题、

model.compile(optimizer= opt, loss= 'sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # adam优化器，loss function，训练过程中计算准确率

解决错误方法：将loss= 'sparse_categorical_crossentropy'改为'categorical_crossentropy'

model.compile(optimizer= opt, loss= 'categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

tensorflow2.10报错:InternalError: Graph execution error:/Failed initializing math mode node node seque
exppaii的博客
11-19 1516
【代码】tensorflow2.10报错:InternalError: Graph execution error:/Failed initializing math mode node node seque。
解决 tensorflow softmax_cross_entropy_with_logits() 报错 Only call `softmax_cross_entropy_with_logits`
沙哈
12-21 6588
运行程序报错：Traceback (most recent call last): File "demo.py", line 74, in <module> cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(pred, y)) File "/python2.7/site-packages/tensorflow/
tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Graph execution error:在运行神经网络代码时遇到这个问题该怎样解决啊？
weixin_63673149的博客
08-21 1470
tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Graph execution error:在运行神经网络代码时遇到这个问题该怎样解决啊？
Tensorflow遇到的问题InvalidArgumentError: Graph execution error:2 root error(s) found.解决方法
阿正的梦工坊
03-14 1万+
colab踩坑
【无标题】tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Graph execution error:Detected
m0_71314919的博客
10-19 1340
E:\机器学习\1.py:67: UserWarning: `Model.fit_generator` is deprecated and will be removed in a future version. Please use `Model.fit`, which supports generators.File "E:\机器学习\1.py", line 67, in <module>File "E:\机器学习\1.py", line 67, in <module>我想知道这个改怎么改啊？
ShaderGraph Error The current render pipeline is not compatible with this master node（当前渲染通道于此节点不兼容)
A_AiTing的博客
06-11 4283
0x00问题产生环境: Unity 2019.3.0f6 报错和截图如上, 说是 当前渲染管道与此主节点不兼容。 0x01解决办法 1.在Assets文件下新建一个文件夹（自定义命名）在文件夹下新建一个HDRP文件夹。 2.选中HDRP文件夹右键Create->Rending->Pipeline Asset 就可以得到HDRP渲染管道资源HDRenderPipelineAsset 3. 将渲染管道资源放到项目管理的 Scriptable Render Pipeline Settings 中 .
Epoch 1/10 2023-07-22 21:56:00.836220: W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1807] OP_REQUIRES failed at cast_op.cc:121 : UNIMPLEMENTED: Cast string to int64 is not supported Traceback (most recent call last): File "d:\AI\1.py", line 37, in <module> model.fit(images, labels, epochs=10, validation_split=0.2) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "D:\AI\env\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\execute.py", line 52, in quick_execute tensors = pywrap_tfe.TFE_Py_Execute(ctx._handle, device_name, op_name, tensorflow.python.framework.errors_impl.UnimplementedError: Graph execution error: Detected at node 'sparse_categorical_crossentropy/Cast' defined at (most recent call last): File "d:\AI\1.py", line 37, in <module> model.fit(images, labels, epochs=10, validation_split=0.2) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 65, in error_handler return fn(*args, **kwargs) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1685, in fit tmp_logs = self.train_function(iterator) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1284, in train_function return step_function(self, iterator) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1268, in step_function outputs = model.distribute_strategy.run(run_step, args=(data,)) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1249, in run_step outputs = model.train_step(data) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1051, in train_step loss = self.compute_loss(x, y, y_pred, sample_weight) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1109, in compute_loss return self.compiled_loss( File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\compile_utils.py", line 265, in __call__ loss_value = loss_obj(y_t, y_p, sample_weight=sw) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\losses.py", line 142, in __call__ losses = call_fn(y_true, y_pred) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\losses.py", line 268, in call return ag_fn(y_true, y_pred, **self._fn_kwargs) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\losses.py", line 2078, in sparse_categorical_crossentropy return backend.sparse_categorical_crossentropy( File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\backend.py", line 5610, in sparse_categorical_crossentropy target = cast(target, "int64") File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\backend.py", line 2304, in cast return tf.cast(x, dtype) Node: 'sparse_categorical_crossentropy/Cast' Cast string to int64 is not supported [[{{node sparse_categorical_crossentropy/Cast}}]] [Op:__inference_train_function_1010]
07-23
这个错误是由于标签 `labels` 中的数据类型不正确导致的。`labels` 中的数据应该是整数类型，但是在您的代码中，它们被解析为字符串类型。为了解决这个问题，您需要将标签转换为整数类型。 请尝试在加载数据集时将...
模型训练时报错Cast int64 to string is not supported
weixin_49118498的博客
03-08 3460
源码 import tensorflow as tf import sys # # Training samples path, change to your local path # training_samples_file_path = tf.keras.utils.get_file("trainingSamples.csv", # "file:///D:/workSpace/senro-t
神经网络_使用tensorflow对mnist手写数字分类
最新发布
研究源码的最底层,只持有正确的仓位
09-16 574
【代码】神经网络_使用tensorflow对mnist手写数字分类。
GPDB-特性实践
HTMK_GT_MK的博客
01-15 2343
date: 2020-01-11 15:51:39 前段时间导师要求了解 GreenPlum数据库，后来安装和使用了一下，感觉和其他数据库没有什么不同，于是就不了了之了。现在重新看一遍 GPDB 的特性并尝试使用这些特性。 其实，官方宣传页上写的特性才是真正需要我去了解的。 特性 首先，GPDB的特性是什么？从哪里找？产品的宣传页上肯定有。 最大特性 GPDB 的最大特性就是 MPP, 即 ...
tensorflow报错 sparse_categorical_crossentropy
草宝虫的博客
05-29 1224
model.compile(optimizer= opt, loss= ‘sparse_categorical_crossentropy’, metrics=[‘accuracy’]) # adam优化器，loss function，训练过程中计算准确率。解决错误方法：将loss= ‘sparse_categorical_crossentropy’改为’categorical_crossentropy’实际上是损失函数的问题。
InvocationException: GraphViz‘s executables not found 解决方案
Believes_me的博客
08-25 2910
2、虽然安装了这两个安装包，但是运行的时候还是报同样的错误。原来只安装graphviz这个python包还不够，还得需要安装GraphViz’s executables。可以按照如下方法安装。链接：https://pan.baidu.com/s/1lnBmQspuBqzYevtPr1xuTQ 提取码：ioxf。的 Library\bin 中（我的是放在“C:\ProgramData\Anaconda3\Library\bin”）先下载：由于我在官网上没找到那个安装包，这个是在别人的博客上看到的。
多分类：categorical_crossentropy和sparse_categorical_crossentropy计算softmax交叉熵
zephyr_wang的博客
12-31 4520
1.sparse_categorical_crossentropy label数组中的数据全为0-9，表示十种分类。 model = tf.keras.Sequential() model.add(tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28,28))) model.add(tf.keras.layers.Dense(128, activation=‘relu’)) model.add(tf.keras.layers.Dense(10, activation=‘softma
调用tf.softmax_cross_entropy_with_logits函数出错解决
热门推荐
大坡3D软件开发
03-10 3万+
运行一个程序时提示出错如下：Traceback (most recent call last):  File "/MNIST/softmax.py", line 12, in     cross_entropy2=tf.reduce_sum(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, y_))#dont forget tf.reduce_sum(
tf2.0 报错 DataLossError
qq_36033058的博客
12-18 385
出现这个错误的原因大概率是你在打开文件后，往文件中写东西，写了之后没有关闭文件，就对文件进行读操作了。 举个例子： writer = tf.io.TFRecordWriter("predict.tfrecords") 现在我打开了这样一个文件，往里面写入了我想写的内容，内容写完后正确的做法是 writer.close() 接下来在对这个文件做一些另外的操作。但是由于粗心，忘记写关闭文件的操作了，并对文件进行读操作，这个时候就报错了。 DataLossError ...
TensorFlow神经网络训练报错：InvalidArgumentError
vector_Lu的博客
03-12 4912
在你定义好神经网络，准备好训练数据，要开始训练时，结果出现了类似下面这样的错误：（一大长串，这里只列举一个） InvalidArgumentError (see above for traceback): You must feed a value for placeholder tensor 'y-input' with dtype float and shape [?,1] 然后你检查了很...
UnknownError: Fail to find the dnn implementation.
weixin_51536354的博客
08-04 1014
报CUDNN算力不足
cross entropy_tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits
weixin_39943000的博客
11-24 78
官方链接 写在前面：想做这篇很久很久了，想对比加了sparse的和不加的api有什么区别。也准备了很久，但是越准备，我的疑问就越多，所以一直没有下手写。写前一篇也是只写了个代码，没有更深入的东西，因为还有很多疑问没有解决。tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits( _sentinel=None, labels=None, ...
softmax_cross_entropy_with_logits详解
weixin_42713739的博客
11-25 1247
tf.softmax_cross_entropy_with_logits()的计算过程一共分为两步:1.对输入进行softmax转换成概率；2.计算交叉熵损失 对输入进行softmax转换成概率 比如某个logits = [2, 7, 5],使用softmax将logits转换成概率,就是按照公式：，计算logits中每个元素的值: 计算logits中每个元素的值，计算结果为[0.00...
Graph execution error: Detected at node 'sequential/dense/BiasAdd' defined at (most recent call last):
05-26
这个错误通常是由于在图执行期间缺少必需的输入数据所导致的。你需要检查你的模型是否已经正确地构建，并且输入的数据是否与模型所期望的数据格式相匹配。 可能的原因之一是你的模型定义中缺少必要的输入，或者输入的形状不正确。你可以通过检查模型的定义以及输入数据的形状来解决该问题。确保输入的数据形状与定义的模型输入形状相匹配，并且模型能够正确处理这些输入。 另一个可能的问题是你的模型中包含了无法处理的数据类型或数据格式。例如，如果你的模型期望的是图像数据，但输入的数据是文本数据，则可能会导致此类错误。在这种情况下，你需要确保输入的数据与模型所期望的数据类型和格式相匹配。 最后，这个错误可能是由于你的模型中存在一些错误或不一致之处导致的。你可以检查模型的定义和代码，以确保没有任何错误，并且所有组件都能够正确地协同工作。如果你仍然无法解决这个问题，你可能需要进一步调试，或者寻求其他人的帮助来解决问题。
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