F .\tensorflow/core/util/gpu_launch_config.h:129] Check failed: work_element_count > 0 (0 vs. 0)

这个错误信息通常出现在使用 TensorFlow 的 GPU 版本时，表示在 GPU 上执行的计算任务没有工作元素。这可能是因为你的输入数据为空或者模型中的某些参数设置不正确。你可以检查输入数据是否正确，或者尝试重新设置模型参数，并确保它们能够正确地在 GPU 上执行。另外，你也可以尝试使用 TensorFlow 的 CPU 版本来运行代码，看看是否可以解决问题。

相关问题

F ./tensorflow/core/util/gpu_launch_config.h:129] Check failed: work_element_count > 0 (0 vs. 0) 已放弃 (核心已转储)

这个错误信息是TensorFlow在GPU计算时出现的错误，提示work_element_count的值为0，即在GPU上没有任何工作需要执行。这可能是由于你的代码中存在问题，如输入数据有误、模型结构有误等导致的。你可以先检查一下代码，确保输入数据格式正确、模型结构没有问题，也可以尝试更换GPU版本或者更新TensorFlow版本。

w tensorflow/core/framework/op_def_util.cc:355] op batchnormwithglobalnormal

这是一个TensorFlow框架的警告信息，说明在使用batch normalization技术时，可能会出现“global normal”的情况。batch normalization是一种用于深度学习中的各种神经网络的技术，通过对网络中每层所输出的结果进行归一化，使其更加稳定，提高网络的准确率和泛化性能。而global normal是指在进行batch normalization时，使用的全局均值和方差，而不是针对每个batch的均值和方差。这可能会导致模型训练不稳定，出现梯度爆炸或梯度消失的情况。

为了避免这种问题，可以使用通过增加batch size、减少learning rate等方式来控制模型的训练过程，从而使数据更加均衡。此外，还可以结合其他的正则化技术，如L2正则化、dropout等，来加强模型的泛化性能。综上所述，要想在深度学习中使用batch normalization技术，需要认真调参，根据具体的数据集和模型进行优化，才能最大限度地发挥它的优势。