MindSpore报错“For ‘Reshape‘, the shape of ‘input_x‘ is ...,but product“解决

最新推荐文章于 2024-07-18 16:44:10 发布
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本文档详细记录了在使用MindSpore时遇到的'For 'Reshape', the shape of 'input_x'...'错误的解决过程。问题源于在GPU环境下，尝试reshape的操作未满足条件。解决方案是通过丢弃部分数据来调整算法，从而避免reshape时的形状不匹配。文章总结了解决这类问题的步骤，包括检查代码、理解API需求、关注变量初始化和参考官方文档。" 86502442,4953619,Java编程：深入理解抽象类与抽象方法,"['Java编程', '面向对象', '继承', '抽象方法']

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1 报错描述

1.1 系统环境

Hardware Environment(Ascend/GPU/CPU): GPU
Software Environment:
– MindSpore version (source or binary): 1.6.0
– Python version (e.g., Python 3.7.5): 3.7.6
– OS platform and distribution (e.g., Linux Ubuntu 16.04): Ubuntu 4.15.0-74-generic
– GCC/Compiler version (if compiled from source):

1.2 基本信息

1.2.1 脚本

脚本如下：

loc_data = mindspore.Tensor(np.random.randint(100, size=(1, 32760, 4)),mindspore.float32)
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这些功能可能用于更大的Transformer模型或其他神经网络模型中。导入Python的内置OS模块，用于处理操作系统相关任务。从PyTorch的神经网络库中导入功能模块，并为其取别名。从PyTorch的神经网络库中导入交叉熵损失函数。导入Python的类型注释库，这里导入了。导入Python的内置数学函数库。从PyTorch中导入神经网络库。提供的日志功能创建一个日志器对象，库中导入激活函数的映射表。，它用于创建上下文管理器。导入PyTorch框架。
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ValueError: For reshape the shape of inputs_x is [256, 48, 64] the value of input_shape value is [48,64] the profuct of the shape of input_x should be equal to product of input_shape, but product of the shape of input_x is 786432, product of input shape is
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from keras import layers, optimizers, Model # adjustable parameter that control the dimension of the word vectors embed_size = 100 input_center = layers.Input((1,)) input_context = layers.Input((1,)) embedding = layers.Embedding(vocab_size, embed_size, input_length=1, name='embed_in') center = embedding(input_center) # shape [seq_len, # features (1), embed_size] context = embedding(input_context) center = layers.Reshape((embed_size,))(center) context = layers.Reshape((embed_size,))(context) dot_product = layers.dot([center, context], axes=1) output = layers.Dense(1, activation='sigmoid')(dot_product) model = Model(inputs=[input_center, input_context], outputs=output) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizers.RMSprop(lr=0.01)) model.summary()
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