InvalidArgumentError (see above for traceback): Shape [-1,-1] has negative d

最新推荐文章于 2020-11-27 08:37:24 发布
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#机器学习

本文记录了作者在使用TensorFlow过程中遇到的InvalidArgumentError错误，并分享了解决方法。一种情况是tf.summary导致的问题，另一种则是未使用的placeholder引起的错误。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

tensorflow error: InvalidArgumentError (see above for traceback): Shape [-1,-1] has negative 

今天调试代码的时候tensorflow 报了以上错误，调了许久，发现把tf.summary 相关的代码注释掉就好了。具体原因，还有待调查。在stack overflow 上也有人遇到类似问题，也是采用了相同的方法解决的。


今天代码里又发现了同样的问题，但是这次不是由于tf.summary 造成的。是自己代码里的一个小bug. 代码里定一个了没有用的placeholder, 或者说没有给这个placeholder 传值，也会报相同的错误。 

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（作者：陈玓玏） 一、查看tensor具体数据 在使用tensorflow训练模型的过程中，想要查看某些变量的具体内容，以便更好地掌握训练过程，但是tensorflow的变量都是tensor对象，而直接查看tensor对象只能看到其shape信息和数据类型信息，看不到具体的信息。 想要查看具体数据，需要通过session，代码如下： #引入tensorflow import tensorflow ...
报错InvalidArgumentError (see above for traceback): Restoring from checkpoint failed
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06-23 1947
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卷积层后连接LSTM层的报错（InvalidArgumentError (see above for traceback): Incompatible shapes: [128] vs. [384]）...
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tensorflow采坑系列-InvalidArgumentError: Shape [-1,784] has negative dimensions
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07-28 739
stanford机器学习公开课视频，讲师 Andrew Ng：http://v.163.com/special/opencourse/machinelearning.html
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在服务器上训练完的模型，copy到本地电脑进行测试模型，但是此时的测试语料是新的语料，存在“测试语料中的字不在之前的训练时生成的字典中”（本人做的是基于LSTM的命名实体识别的任务）的问题，在测试的过程中，运动下面的问题： InvalidArgumentError (see above for traceback): Assign requires shapes of both tensors ...
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常见入门问题，在拷贝修改别人程序时一定概率出现。 原因：你一定是改了　神经网络输出层神经元个数　或　给予神经网络的训练集的标签数目　其中的一种，使得两者不匹配。 比如我拷贝了一个猫狗大战的程序改，结果数据集分了10类，但神经网络层输出神经元还是两个（原猫和狗），结果不匹配了。 如： def inference(images, batch_size, n_classes,keep_prob): ...
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报错源码： loss = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=tf.argmax(labels_holder,1), logits=label_predict) correct_predict = tf.equal(tf.argmax(label_predict, 1), tf.argmax(labels_holder, ...
TensorFlow 报错：InvalidArgumentError (see above for traceback): tags and values not the same shape: [
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这里出错的原因是定义的 loss 采用 sparse_softmax_cross_entropy_with_logits loss = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=tf.argmax(labels_holder,1), logits=label_predict) 查阅 TensorFlow API：https://...
An exception has occurred, use %tb to see the full traceback. SystemExit: -1
最新发布
02-25
<think>好的，我现在需要帮用户解决他们遇到的错误信息：“An exception has occurred, use %tb to see the full traceback. SystemExit: -1”。首先，我要理解这个错误信息到底是什么意思，可能出现在什么情况下，以及常见的解决方法有哪些。 首先，用户提到的是在Python环境中出现的异常，特别是SystemExit异常，退出码是-1。SystemExit异常通常是由调用sys.exit()函数触发的，这个函数用来退出Python程序。退出码如果是0通常表示正常退出，而非零值（如-1）通常表示出现了某种错误。所以，用户可能是在运行某个Python脚本或者Jupyter Notebook时，程序主动调用了sys.exit(-1)，导致程序终止并显示这个错误。 接下来，我需要考虑用户为什么会遇到这个错误。可能的情况包括： 1. 代码中显式调用了sys.exit(-1)，可能是由于某种条件触发了错误退出。 2. 第三方库或框架内部调用了sys.exit()，并传入了-1作为退出码。 3. 在Jupyter Notebook环境中，可能用户或者某个库错误地使用了退出函数，导致Notebook内核终止。 接下来，我需要分析用户的具体使用场景。用户提到的是在Jupyter Notebook中吗？因为错误信息中提到了使用%tb来查看完整的traceback，而%tb是IPython和Jupyter中的魔术命令，用于显示最近的异常回溯。所以很可能用户是在运行Jupyter Notebook或者IPython时遇到了这个问题。 这时候，我需要思考用户可能执行的步骤。比如，他们可能在Notebook中运行了一个包含sys.exit(-1)的代码，或者在导入某个模块时，该模块在某些条件下调用了sys.exit。另外，也有可能是用户在处理某些数据时，触发了错误条件，导致程序主动退出。 接下来，我需要考虑如何帮助用户解决这个问题。首先，应该建议他们查看完整的traceback，使用%tb命令，这样能更清楚地知道错误发生在哪一行代码，从而定位问题。如果用户不熟悉如何使用%tb，可能需要简单指导他们如何执行这个命令。 然后，需要检查代码中是否有显式的sys.exit调用，特别是带有非零退出码的情况。如果有，可能需要修改这些部分，避免在Notebook环境中退出，或者替换为更合适的异常处理机制，比如抛出异常而不是直接退出。 此外，如果错误来自第三方库，可能需要查看该库的文档或问题追踪，看看是否有已知的问题，或者是否在Notebook环境中使用时有特殊的注意事项。有时候，第三方库可能不适合在交互式环境中使用，因为它们可能设计为在脚本中运行，并在某些情况下直接退出。 另外，用户可能需要检查他们的代码逻辑，看看是否有条件分支导致调用了sys.exit。例如，可能在某些输入验证失败时，代码调用了sys.exit(-1)，这时需要确保输入的正确性，或者将退出调用改为更友好的错误提示。 还有，可能用户的环境配置有问题，比如某些依赖库版本不兼容，导致程序异常退出。这时候，建议用户检查他们的库版本，或者尝试在干净的环境中运行代码，排除环境问题。 总结来说，解决这个问题的步骤可能包括： 1. 使用%tb查看完整的traceback，确定错误发生的具体位置。 2. 检查代码中的sys.exit调用，尤其是带有-1退出码的情况。 3. 确保在交互式环境中（如Jupyter Notebook）避免使用sys.exit，或者捕获SystemExit异常。 4. 检查第三方库的使用，查看是否有需要特殊处理的地方。 5. 验证输入和程序逻辑，确保不会触发不必要的退出条件。 6. 检查环境配置和依赖库版本，排除兼容性问题。 在向用户解释这些步骤时，需要用清晰易懂的语言，并提供具体的操作示例，比如如何运行%tb命令，如何修改代码中的sys.exit部分，如何捕获异常等。同时，需要考虑到用户可能的不同使用场景，比如是在开发脚本还是在Notebook中，不同的环境可能需要不同的处理方法。 最后，可能需要提醒用户，在交互式环境中直接退出可能会导致工作状态丢失，因此建议使用异常处理而不是强制退出，以保持环境的稳定性。</think>你遇到的错误信息 `SystemExit: -1` 表示程序主动调用 `sys.exit(-1)` 退出了，通常是由于代码中显式触发了异常退出（比如输入检查、错误处理等）。以下是详细分析和解决方法： --- ### **错误原因** 1. **直接调用 `sys.exit()`** 你的代码或某个依赖库中可能存在 `sys.exit(-1)` 语句，导致程序直接终止并返回退出码 `-1`（非零退出码通常表示异常）。 2. **常见场景** - 输入参数不符合要求（如脚本需要特定参数但未提供）。 - 条件检查失败（如文件不存在、数据验证未通过）。 - 第三方库内部触发了退出（某些库可能在严重错误时直接调用 `sys.exit`）。 3. **环境特性** 如果你在 **Jupyter Notebook/IPython** 中运行代码，`sys.exit()` 会导致内核中断，并提示 `%tb` 查看完整错误（但建议避免在交互式环境中直接退出）。 --- ### **解决方法** #### 1. **查看完整错误信息** 在 Jupyter/IPython 中运行 `%tb`，或在代码开头添加以下代码自动打印错误回溯： ```python import sys sys.excepthook = lambda *args: None # 阻止内核退出（仅调试用） ``` #### 2. **定位代码中的 `sys.exit()`** 检查代码中是否有类似逻辑： ```python import sys if 条件不满足: sys.exit(-1) # 触发 SystemExit 异常 ``` **修改建议**： - 将 `sys.exit()` 替换为 `raise Exception("错误描述")`，以更友好地抛出异常。 - 如果必须在 Notebook 中运行，可以用 `try...except` 捕获退出信号： ```python try: 你的代码 except SystemExit: print("程序尝试退出，已阻止") ``` #### 3. **检查第三方库** 如果是导入库时报错（如 `tensorflow`、`pytorch` 等），可能是库的版本或环境配置问题： ```python import some_library # 触发 sys.exit() ``` **解决方案**： - 更新库版本：`pip install --upgrade 库名` - 检查官方文档或 GitHub Issues，确认是否存在已知问题。 #### 4. **验证输入和逻辑** 确保代码的输入参数、文件路径、数据格式等符合预期，避免触发退出条件。 --- ### **示例：在 Notebook 中友好处理** ```python try: # 你的代码（可能触发 sys.exit() 的部分） except SystemExit: print("检测到程序退出请求，此处进行清理或提示用户") # 可以选择重新抛出异常或忽略 ``` --- ### **总结** - **关键步骤**：通过 `%tb` 定位问题 → 检查代码/库的退出逻辑 → 替换为异常或添加保护。 - **避免在 Notebook 中使用 `sys.exit()`**，改用异常或错误提示。 如果仍有疑问，可以提供更多代码细节，我会进一步帮你分析！
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