WARNING:tensorflow:AutoGraph could not transform <function Model.make_test_function.<locals>.test_function at 0x0000018CEA87BEE8> and will run it as-is. Please report this to the TensorFlow team. When filing the bug, set the verbosity to 10 (on Linux, `export AUTOGRAPH_VERBOSITY=10`) and attach the full output. Cause: 'arguments' object has no attribute 'posonlyargs' To silence this warning, decorate the function with @tf.autograph.experimental.do_not_convert
时间: 2024-01-29 20:04:56 浏览: 72
这是一条 TensorFlow 的警告信息,通常是因为 TensorFlow 无法将某个函数转换为 TensorFlow 的计算图形式。如果这个警告信息不影响你的程序运行,你可以忽略它。如果这个警告信息影响了程序的运行,你可以尝试使用 `@tf.autograph.experimental.do_not_convert` 装饰器来禁止 TensorFlow 将这个函数转换为计算图形式。例如:
```python
import tensorflow as tf
@tf.autograph.experimental.do_not_convert
def test_function():
# your code here
```
另外,如果你想报告这个警告信息给 TensorFlow 团队,可以按照警告信息中的提示设置 `AUTOGRAPH_VERBOSITY` 环境变量,并将完整的输出附上。例如:
```bash
export AUTOGRAPH_VERBOSITY=10
python your_code.py
```
相关问题
AutoGraph could not transform <function <lambda> at 0x00000202819D3E50> and will run it as-is.
这个警告通常出现在使用 TensorFlow 的 AutoGraph 转换机制时,表示某个函数或 lambda 表达式不能被转换为 TensorFlow 的计算图。这可能是因为该函数或 lambda 表达式使用了 Python 的一些语言特性,而 TensorFlow 的计算图只支持有限的 Python 语法。
虽然这个警告不一定意味着代码有问题,但如果你在使用 AutoGraph 转换机制时遇到了这个警告,可以考虑对代码进行一些调整,以使其可以被正确地转换为 TensorFlow 的计算图。例如,可以尝试使用 TensorFlow 提供的一些控制流操作,而不是使用 Python 的原生控制流语句。
KeyError Traceback (most recent call last) Cell In[6], line 10 8 history1 = model1.fit(x_train, y_train, epochs=epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(x_test,y_test)) 9 # 再训练model2 ---> 10 history2 = model2.fit(x_train, y_train, epochs=epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(x_test,y_test)) File ~\anaconda3\lib\site-packages\keras\src\utils\traceback_utils.py:70, in filter_traceback.<locals>.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 ~\AppData\Local\Temp_autograph_generated_filejh6by608.py:15, in outer_factory.<locals>.inner_factory.<locals>.tf__train_function(iterator) 13 try: 14 do_return = True ---> 15 retval = ag__.converted_call(ag__.ld(step_function), (ag__.ld(self), ag__.ld(iterator)), None, fscope) 16 except: 17 do_return = False KeyError: in user code: 'The optimizer cannot recognize variable dense_1/kernel:0. This usually means you are trying to call the optimizer to update different parts of the model separately. Please call `optimizer.build(variables)` with the full list of trainable variables before the training loop or use legacy optimizer `tf.keras.optimizers.legacy.SGD.
这个错误通常是由于在训练不同的模型时,优化器无法识别变量导致的。解决此问题的一个方法是在训练循环之前,使用 `optimizer.build(variables)` 方法传递完整的可训练变量列表,或者使用旧版优化器 `tf.keras.optimizers.legacy.SGD`。这样做将帮助优化器识别并更新所有需要更新的变量。
在你的代码中,你需要确保在训练 `model2` 之前,已经调用了 `optimizer.build(variables)` 或者使用了旧版优化器。这样可以避免出现这个错误。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)