error_handler(*args, **kwargs) 68 # To get the full stack trace, call: 69 # `tf.debugging.disable_traceback_filtering()` ---> 70 raise e.with_traceback(filtered_tb) from None 71 finally: 72 del filtered_tb E:\anaconda\install_path\envs\graduation_d2l\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\execute.py in quick_execute(op_name, num_outputs, inputs, attrs, ctx, name) 51 ctx.ensure_initialized() 52 tensors = pywrap_tfe.TFE_Py_Execute(ctx._handle, device_name, op_name, ---> 53 inputs, attrs, num_outputs) 54 except core._NotOkStatusException as e: 55 if name is not None: InvalidArgumentError: Graph execution error:

这段代码显示的是 TensorFlow 中 `quick_execute` 函数的部分内容。该函数用于快速执行图操作。其中 `op_name` 是操作名称，`num_outputs` 是操作的输出数量，`inputs` 是操作的输入，`attrs` 是操作的属性，`ctx` 是上下文，`name` 是操作的名称。如果执行出错，则会抛出 `InvalidArgumentError` 异常，并且通过 traceback 追溯错误信息。

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def filter_traceback(fn): """Filter out Keras-internal stack trace frames in exceptions raised by fn.""" if sys.version_info.major != 3 or sys.version_info.minor < 7: return fn def error_handler(*args, **kwargs): if not tf.debugging.is_traceback_filtering_enabled(): return fn(*args, **kwargs) filtered_tb = None try: return fn(*args, **kwargs) except Exception as e: filtered_tb = _process_traceback_frames(e.__traceback__) # To get the full stack trace, call: # `tf.debugging.disable_traceback_filtering()` raise e.with_traceback(filtered_tb) from None finally: del filtered_tb return tf.__internal__.decorator.make_decorator(fn, error_handler)

这段代码是一个 Python 装饰器，用于过滤 Keras 内部的堆栈跟踪帧，以便在发生异常时能够更好地进行调试和排查错误。具体来说，它包含以下几个部分：

1. `filter_traceback` 函数：这是一个带有函数参数的装饰器，用于过滤 Keras-internal 堆栈跟踪帧。

2. `error_handler` 函数：这是一个异常处理函数，用于在发生异常时过滤堆栈跟踪帧，并记录异常信息。

3. `tf.__internal__.decorator.make_decorator` 函数：这个函数用于创建一个新的函数，它将原始函数和异常处理函数作为参数，并返回一个新的函数。

在使用这个装饰器时，可以将需要进行异常处理的函数作为参数传递给 `filter_traceback` 函数，然后将返回的结果作为装饰器应用到原始函数上。这样，在调用原始函数时，就会自动应用异常处理机制，以便更好地进行调试和排查错误。

UnicodeDecodeError Traceback (most recent call last) Cell In[309], line 24 22 # 训练模型 23 epochs = 10 ---> 24 model.fit( 25 train_dataset, 26 epochs=epochs 27 ) File c:\Users\Lenovo\.conda\envs\py38\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py:70, in filter_traceback..error_handler(*args, **kwargs) 67 filtered_tb = _process_traceback_frames(e.__traceback__) 68 # To get the full stack trace, call: 69 # `tf.debugging.disable_traceback_filtering()` ---> 70 raise e.with_traceback(filtered_tb) from None 71 finally: 72 del filtered_tb File c:\Users\Lenovo\.conda\envs\py38\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\execute.py:54, in quick_execute(op_name, num_outputs, inputs, attrs, ctx, name) 52 try: 53 ctx.ensure_initialized() ---> 54 tensors = pywrap_tfe.TFE_Py_Execute(ctx._handle, device_name, op_name, 55 inputs, attrs, num_outputs) 56 except core._NotOkStatusException as e: 57 if name is not None: UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xce in position 151: invalid continuation byte

这个错误是由于编码问题引起的。在Python中，当尝试解码一个字节序列时，如果字节序列不是有效的UTF-8编码，就会引发UnicodeDecodeError。

在你的代码中，出现了一个UnicodeDecodeError错误，指示在第24行的model.fit()函数中发生了解码错误。错误消息中指出，在第151个位置上的字节0xce是无效的连续字节。

要解决这个问题，你可以尝试以下几种方法：

1. 检查你的数据集或输入是否包含无效的字节。确保数据集或输入以正确的编码格式保存，并且没有损坏或无效的字节。

2. 在打开文件时，指定正确的编码参数。例如，如果你使用open()函数打开一个文件，请确保指定正确的编码参数。例如：open('file.txt', encoding='utf-8')。

3. 如果你使用的是其他库或工具加载数据集，请查阅相关文档，了解如何正确处理编码问题。

希望这些方法可以帮助你解决这个UnicodeDecodeError错误。如果问题仍然存在，请提供更多的代码和错误信息，以便我能够给出更具体的建议。