Tensorflow报错:ValueError: Stride must be > 0, but got 0 for '...' with input shapes: [...], [...]

本文解决了一个在使用TensorFlow进行反卷积Upsampling时遇到的ValueError问题,详细介绍了错误原因及如何正确设置strides参数,避免使用小数导致的报错。

完整错误报错为:ValueError: Stride must be > 0, but got 0 for 'gradients/CON/de_conv8/conv2d_transpose_grad/Conv2D' (op: 'Conv2D') with input shapes: [96,16,16,128], [4,4,128,256].

tensorflow检测到我的strides输入为0,然而奇怪的是我并没有设置为0.

我的错误情景是:在对strides进行参数设置时设置为了[1, 1/2, 1/2, 1],意图进行通过反卷积进行upsampling。

后来在tensorflow的官网才查到


  • strides: A list of ints. The stride of the sliding window for each dimension of the input tensor.

    也就是说,strides这个参数内必须是整形数据。不能为小数,若为小数的话就会被raise ValueError报错为got 0 for stride!

这篇文章虽然内容很少,但因为这个问题卡了我一下午,并且网上搜不到相同的错误,所以打算记下来,方便他人的同时提醒自己不要再犯。同时我也重新设置了stride,使用反卷积达到了我想要的效果。

### 解决 `ValueError: y0 must be 1-dimensional` 错误 当尝试使用数值方法求解Riccati微分方程时,如果遇到错误提示 `ValueError: y0 must be 1-dimensional`,通常是因为初始条件向量 `y0` 不符合预期的维度要求。以下是对此问题的分析以及解决方案。 --- #### 问题原因 在许多科学计算库(如SciPy中的`solve_ivp`或`odeint`)中,用于描述常微分方程组的函数期望接收一维数组作为输入参数[^1]。这意味着初始条件 `y0` 应该是一个形状为 `(n,)` 的一维NumPy数组,其中 `n` 是状态变量的数量。然而,在某些情况下,可能会意外地传入一个多维数组或者不匹配的数据结构,从而引发上述错误。 对于Riccati微分方程而言, \[ y'(x) = P(x)y^2 + Q(x)y + R(x), \] 这里的状态变量只有一个——即 \(y\),因此它的初始值应该被表示成长度为1的一维数组而非标量或其他形式[^2]。 --- #### 修改后的代码实现 下面是修正过的版本: ```python import numpy as np from scipy.integrate import solve_ivp def riccati_equation(t, y, P_func, Q_func, R_func): """ 定义Riccati微分方程。 参数: t: 自变量 (标量) y: 因变量 (标量) P_func, Q_func, R_func: 函数对象,分别对应P(x), Q(x), R(x) 返回: dy_dt: 微分方程右侧表达式 """ return P_func(t) * y**2 + Q_func(t) * y + R_func(t) # 测试数据 if __name__ == "__main__": # 定义P(x), Q(x), R(x)的具体形式 P_func = lambda x: -1 / (x + 1)**2 Q_func = lambda x: -(x + 1) R_func = lambda x: 1 # 设置积分区间和初始条件 time_interval = [0, 5] initial_condition = np.array([0.5]) # 确保initial_condition是一维数组 # 调用solve_ivp求解Riccati方程 solution = solve_ivp( fun=lambda t, y: riccati_equation(t, y, P_func, Q_func, R_func), t_span=time_interval, y0=initial_condition ) # 输出结果 if solution.success: print("Numerical Solution at Final Time Point:", solution.y[:, -1]) else: print("Integration failed with message:", solution.message) ``` 在此段代码里,特别注意将 `initial_condition` 设定成了一个包含单元素的一维NumPy数组 (`np.array([0.5])`) ,这样可以避免因传递不当类型而导致的异常情况发生[^3]。 --- #### 额外注意事项 尽管调整好初始化设置能够消除当前这个特定错误消息,但在实际应用过程中还可能存在其他潜在隐患需要注意: - **时间跨度合理性检查**: 确认`t_span`范围合理且不会引起数值不稳定现象; - **步长控制策略选取适当与否**: 可视需求选用固定/自适应步长模式来提高精度并减少运算成本; - **边界行为处理机制设计完善程度评估**: 对于接近奇异点附近的区域采取特殊措施加以保护以免溢出等问题出现; 以上这些方面都需要综合考量才能得到更加精确可靠的结果。 --- ###
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