Tensorflow2. 0.0 À propos des avertissements: skipping Optimization due to Error while Loading Function Libraries

Questions et réponses du rseoc 2021-12-30 13:50:44 阅读数:19

tensorflow2. tensorflow propos des avertissements
Le phénomène rencontré par le problème et le contexte dans lequel il s'est produit

Cours avant.LSTMÇa va aller.,Cet avertissement est venu aujourd'hui,La fonction de perte et l'indicateur d'évaluation ont été modifiés.

Mes informations environnementales:
python3.7
tensorflow2.0.0 CPU
Windows10
Modèle LSTM

Codes liés au problème,Ne collez pas la capture d'écran

La fonction de perte modifiée et les indicateurs d'évaluation sont les suivants.

parser.add_argument('--loss', type=str, default=tf.keras.losses.MeanSquaredError(), help="Fonction de perte")parser.add_argument('--metrics', type=list, default=['mean_absolute_error'], help="Indicateurs d'évaluation")
Résultats de l'opération et contenu du rapport d'erreur

Les codes d'avertissement sont les suivants::

2021-12-23 14:55:09.064595: W tensorflow/core/grappler/optimizers/implementation_selector.cc:310] Skipping optimization due to error while loading function libraries: Invalid argument: Functions '__inference___backward_standard_lstm_5423_5908_specialized_for_StatefulPartitionedCall_1_at___inference_distributed_function_6034' and '__inference___backward_cudnn_lstm_with_fallback_4067_4249' both implement 'lstm_f427eea4-2048-4997-9639-97d37bd6b022' but their signatures do not match.2021-12-23 14:55:10.132456: I tensorflow/core/profiler/lib/profiler_session.cc:184] Profiler session started.2021-12-23 14:55:38.443132: W tensorflow/core/grappler/optimizers/implementation_selector.cc:310] Skipping optimization due to error while loading function libraries: Invalid argument: Functions '__inference_cudnn_lstm_with_fallback_6571' and '__inference_standard_lstm_6460_specialized_for_sequential_lstm_StatefulPartitionedCall_at___inference_distributed_function_7293' both implement 'lstm_002ec12f-78d9-4b90-8a54-1874e0263d4c' but their signatures do not match.
Questions

Comment ne pas modifier tensorflow Version conditionnelle , Résoudre l'avertissement ?




Adopter les réponses:

Ce qui précède signifie que le paramètre que vous avez passé n'est pas valide , Je ne sais pas quels paramètres et fonctions vous avez modifiés


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