文章列举了在使用TensorFlow时遇到的一些典型错误，如tf.graph节点无数据、图过大、维度不匹配、模型评估时自定义auc计算的问题、预测值不在[0,1]区间、数据输入错误、模型加载不全以及模型签名和操作符不匹配等，并提供了相应的解决策略，如避免使用tf.cond、控制图大小、检查输入维度一致性、添加update_op、正确设置数据解析参数和确保模型完整传输等。
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tf.graph
节点没有数据
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Retval[2] does not have value.
通过TensorFlow Retval[0] does not have value启发，怀疑是通过tf.cond构建网络图的时候，一次只走一个分支，导致另一个分支图没有数据，把tf.cond替换后，果然没有错误了。
图过大
GraphDef不能大于2GB
这个错误很多人指向重复的定义tf.constant导致的，我遇到该错误，本质原因也是这个，我使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices，该对象也会将数据存到图上，导致图的size过大。
维度不同
Invalid argument: Incompatible shapes: [2560] vs. 
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