tensors = pywrap_tfe.TFE_Py_Execute(ctx._handle, device_name, op_name, UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xd5 in position 186: invalid continuation byte

时间: 2023-08-02 12:07:35 浏览: 170
这个错误可能是由于使用了无效的字符编码导致的。"UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xd5 in position 186: invalid continuation byte" 意味着在位置186出现了一个无效的续字符。 要解决这个问题,你可以尝试以下几种方法: 1. 确保你的输入数据的编码格式是正确的。尝试使用其他编码格式,如utf-16或latin-1。 2. 检查你的输入数据是否包含特殊字符或不支持的字符。如果有,可以尝试删除或替换这些字符。 3. 确保你的代码中的所有字符串都使用正确的编码格式进行处理。特别是在涉及文件读取、网络请求或字符串操作时要格外注意。 如果以上方法都无法解决问题,可以提供更多关于你的代码和具体情况的信息,以便我能够更好地帮助你解决问题。
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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:

这段代码是关于 TensorFlow 的图执行的部分,其中 `ctx.ensure_initialized()` 是确保上下文已经被初始化的函数调用。接着,通过 `pywrap_tfe.TFE_Py_Execute` 函数执行图操作,其中 `device_name` 是设备名称,`op_name` 是操作名称,`inputs` 是操作的输入,`attrs` 是操作的属性,`num_outputs` 是操作的输出数量。如果执行出错,则会抛出 `InvalidArgumentError` 异常。

tensors = pywrap_tfe.TFE_Py_Execute(ctx._handle, device_name, op_name, tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: lr is not a scalar : [3] [[node Adam/Adam/update_7/ResourceApplyAdam (defined at F:\KXZB\PSO_RNN.py:157) ]] [Op:__inference_train_function_2112]

根据错误提示,似乎是在执行 TensorFlow 的 Adam 优化器时出现了问题,原因是 lr(学习率)不是一个标量。请检查你的代码中是否有类似于 lr = [3] 这样的问题,确保学习率是一个标量值。另外,也可以检查一下你使用的优化器的参数是否正确设置。如果问题仍然存在,请提供更多的代码细节以便排查问题。
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File "D:\03lyf\代码\seq2point_train.py", line 188, in <module> history = model.fit(train_datagen,epochs=n_epoch, File "D:\py\Anaconda3\envs\代码\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 65, in error_handler return fn(*args, **kwargs) File "D:\py\Anaconda3\envs\代码\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1685, in fit tmp_logs = self.train_function(iterator) File "D:\py\Anaconda3\envs\代码\lib\site-packages\tensorflow\python\util\traceback_utils.py", line 150, in error_handler return fn(*args, **kwargs) File "D:\py\Anaconda3\envs\代码\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\polymorphic_function\polymorphic_function.py", line 894, in __call__ result = self._call(*args, **kwds) File "D:\py\Anaconda3\envs\代码\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\polymorphic_function\polymorphic_function.py", line 926, in _call return self._no_variable_creation_fn(*args, **kwds) # pylint: disable=not-callable File "D:\py\Anaconda3\envs\代码\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\polymorphic_function\tracing_compiler.py", line 143, in __call__ return concrete_function._call_flat( File "D:\py\Anaconda3\envs\代码\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\polymorphic_function\monomorphic_function.py", line 1757, in _call_flat return self._build_call_outputs(self._inference_function.call( File "D:\py\Anaconda3\envs\代码\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\polymorphic_function\monomorphic_function.py", line 381, in call outputs = execute.execute( File "D:\py\Anaconda3\envs\代码\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\execute.py", line 52, in quick_execute tensors = pywrap_tfe.TFE_Py_Execute(ctx._handle, device_name, op_name, KeyboardInterrupt

Epoch 1/10 2023-07-22 21:56:00.836220: W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1807] OP_REQUIRES failed at cast_op.cc:121 : UNIMPLEMENTED: Cast string to int64 is not supported Traceback (most recent call last): File "d:\AI\1.py", line 37, in <module> model.fit(images, labels, epochs=10, validation_split=0.2) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "D:\AI\env\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\execute.py", line 52, in quick_execute tensors = pywrap_tfe.TFE_Py_Execute(ctx._handle, device_name, op_name, tensorflow.python.framework.errors_impl.UnimplementedError: Graph execution error: Detected at node 'sparse_categorical_crossentropy/Cast' defined at (most recent call last): File "d:\AI\1.py", line 37, in <module> model.fit(images, labels, epochs=10, validation_split=0.2) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 65, in error_handler return fn(*args, **kwargs) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1685, in fit tmp_logs = self.train_function(iterator) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1284, in train_function return step_function(self, iterator) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1268, in step_function outputs = model.distribute_strategy.run(run_step, args=(data,)) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1249, in run_step outputs = model.train_step(data) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1051, in train_step loss = self.compute_loss(x, y, y_pred, sample_weight) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1109, in compute_loss return self.compiled_loss( File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\compile_utils.py", line 265, in __call__ loss_value = loss_obj(y_t, y_p, sample_weight=sw) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\losses.py", line 142, in __call__ losses = call_fn(y_true, y_pred) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\losses.py", line 268, in call return ag_fn(y_true, y_pred, **self._fn_kwargs) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\losses.py", line 2078, in sparse_categorical_crossentropy return backend.sparse_categorical_crossentropy( File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\backend.py", line 5610, in sparse_categorical_crossentropy target = cast(target, "int64") File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\backend.py", line 2304, in cast return tf.cast(x, dtype) Node: 'sparse_categorical_crossentropy/Cast' Cast string to int64 is not supported [[{{node sparse_categorical_crossentropy/Cast}}]] [Op:__inference_train_function_1010]

class PointnetFPModule(nn.Module): r"""Propigates the features of one set to another""" def __init__(self, *, mlp: List[int], bn: bool = True): """ :param mlp: list of int :param bn: whether to use batchnorm """ super().__init__() self.mlp = pt_utils.SharedMLP(mlp, bn=bn) def forward( self, unknown: torch.Tensor, known: torch.Tensor, unknow_feats: torch.Tensor, known_feats: torch.Tensor ) -> torch.Tensor: """ :param unknown: (B, n, 3) tensor of the xyz positions of the unknown features :param known: (B, m, 3) tensor of the xyz positions of the known features :param unknow_feats: (B, C1, n) tensor of the features to be propigated to :param known_feats: (B, C2, m) tensor of features to be propigated :return: new_features: (B, mlp[-1], n) tensor of the features of the unknown features """ if known is not None: dist, idx = pointnet2_utils.three_nn(unknown, known) dist_recip = 1.0 / (dist + 1e-8) norm = torch.sum(dist_recip, dim=2, keepdim=True) weight = dist_recip / norm interpolated_feats = pointnet2_utils.three_interpolate(known_feats, idx, weight) else: interpolated_feats = known_feats.expand(*known_feats.size()[0:2], unknown.size(1)) if unknow_feats is not None: new_features = torch.cat([interpolated_feats, unknow_feats], dim=1) # (B, C2 + C1, n) else: new_features = interpolated_feats new_features = new_features.unsqueeze(-1) new_features = self.mlp(new_features) return new_features.squeeze(-1)运行时报错: File "/root/autodl-tmp/project/tools/../pointnet2_lib/pointnet2/pointnet2_modules.py", line 165, in forward new_features = torch.cat([interpolated_feats, unknow_feats], dim=1) # (B, C2 + C1, n) RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 2. Got 64 and 256 (The offending index is 0)

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