0x00007ffed3b581b4 in tensorflow::ShapeRefiner::RunShapeFn(tensorflow::Node const*, tensorflow::OpRegistrationData const*, tensorflow::ExtendedInferenceContext*, tensorflow::shape_inference::InferenceContext*) () from /home/xin/anaconda3/envs/mean/lib/pyt

这个错误通常是由于 TensorFlow 模型中的某些操作没有被正确地定义或注册引起的。这可能是由于多个原因引起的，例如您使用的是过时版本的 TensorFlow，或者您的代码中存在错误或不兼容的操作。您可以尝试更新 TensorFlow 的版本，并检查您的代码中是否存在任何错误或不一致的操作。如果您需要进一步的帮助，请提供更多的上下文和代码示例。

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#3 0x00007ffed39fe1a6 in tensorflow::shape_inference::InferenceContext::Run(std::function<tensorflow::Status (tensorflow::shape_inference::InferenceContext*)> const&) () from /home/xin/anaconda3/envs/mean/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/../libtensorflow_framework.so.2

这个错误通常是由于 TensorFlow 模型中的某些操作没有被正确地定义或注册引起的。这可能是由于多个原因引起的，例如您使用的是过时版本的 TensorFlow，或者您的代码中存在错误或不兼容的操作。您可以尝试更新 TensorFlow 的版本，并检查您的代码中是否存在任何错误或不一致的操作。如果您需要进一步的帮助，请提供更多的上下文和代码示例。

0x00007FFED8B0AA07 (ucrtbased.dll) (学籍管理系统.exe 中)处有未经处理的异常: 0xC0000005: 读取位置 0x00007F00ABB6E3B9 时发生访问冲突。

这是一个应用程序错误，错误代码为0xC0000005，通常是由于访问了未分配的内存或已释放的内存而导致的。这可能是由于程序中的错误导致的，也可能是操作系统或硬件问题引起的。建议您尝试重新启动程序，或者检查程序代码是否存在错误，或者尝试更新操作系统或硬件驱动程序。如果问题仍然存在，建议您咨询相关技术支持人员以获取帮助。